瞬變學會

2026年1月5日星期一

《 台積電AI轉型個案研究:基於數位轉型三層次框架的分析 》(精簡版)

摘要

本研究採用個案研究法，以Plekhanov et al. (2023)提出的數位轉型三層次框架(組織核心、組織邊陲、外部環境)為分析架構，探討台灣積體電路製造股份有限公司(台積電)之AI轉型策略與實踐。

研究發現，台積電透過「數位卓越」策略，在組織核心層次重構IT組織結構與文化、在組織邊陲層次建構生成式AI平台與流程、在外部環境層次因應全球擴廠挑戰，展現系統性的AI轉型實踐。

本研究貢獻在於驗證數位轉型三層次框架於半導體產業AI轉型的適用性，並提出「平台工程驅動」與「場景優先」的AI轉型模式。

**關鍵字：**

數位轉型、人工智慧、生成式AI、個案研究、半導體產業

一、緒論

1.1 研究背景與動機

數位轉型已成為企業維持競爭優勢的關鍵策略(Plekhanov et al.， 2023)。隨著生成式AI技術的突破性發展，企業面臨新一波的轉型挑戰與機遇。台積電作為全球半導體製造領導者，其AI轉型實踐具有重要的理論與實務意義。

Plekhanov et al. (2023)基於537篇文獻的系統性回顧，提出數位轉型應從三個層次理解:

組織核心：(商業模式、組織結構、組織文化)、
組織邊陲：(組織流程、數位服務化、數位平台)、
外部環境：(供應鏈管理、數位生態系、顧客合作、競爭動態、永續性)。

此框架提供了理解企業數位轉型的整體性視角。

1.2 研究目的與問題

本研究旨在運用Plekhanov et al. (2023)的三層次框架，深入分析台積電AI轉型的策略與實踐，並回答以下研究問題:

1. 台積電如何在組織核心層次推動AI轉型?

2. 台積電在組織邊陲層次建構了哪些AI能力與機制?

3. 台積電如何因應外部環境挑戰進行AI轉型?

4. 三層次框架如何解釋台積電AI轉型的整體性與系統性?

二、文獻探討

2.1 數位轉型三層次框架

Plekhanov et al. (2023)透過文獻計量與內容分析，歸納出11個數位轉型核心主題，並將其組織為三個層次。

1.組織核心層次：

涉及企業的基本要素變革，包括：商業模式創新、組織結構重組與組織文化轉型。

2.組織邊陲層次：

關注企業營運的數位化，包含：組織流程優化、服務數位化與數位平台建構。

3/外部環境層次：

則聚焦於企業與外部利害關係人的互動，涵蓋：供應鏈管理、數位生態系發展、顧客合作、競爭動態回應與永續性考量。

此框架強調數位轉型的整體性與多層次性，企業需要在三個層次同步推進，才能實現成功的數位轉型(Plekhanov et al.， 2023)。

2.2 AI驅動的數位轉型

生成式AI的出現為數位轉型帶來新的動能。相較於傳統AI應用，生成式AI具有更強的通用性、創造性與人機協作能力，能夠深入影響企業的知識工作流程、決策機制與創新模式。

然而，企業在導入生成式AI時面臨技術、組織、文化與倫理等多重挑戰。

2.3 半導體產業的數位轉型特性

半導體產業具有高度技術密集、資本密集與全球化特性，其數位轉型面臨獨特挑戰:製程複雜度高、良率管理關鍵、全球多廠區協作需求、技術迭代快速等。

這些特性使得半導體產業的AI轉型需要更系統化的策略與更緊密的跨層次整合。

三、研究方法

3.1 研究設計

本研究採用單一個案研究法(Yin， 2001)，選擇台積電作為研究對象。

個案研究法適用於探索性研究，能夠深入理解複雜現象在真實情境中的運作機制(Yin， 2001)。

台積電作為全球半導體製造領導者，其AI轉型實踐具有典型性與啟發性，符合Yin (2001)提出的「關鍵個案」選擇標準。

3.2 資料蒐集

研究資料主要來源為台積電IT部門於2025年初公開發表的系列報導，包含：「台積電IT卓越新戰略」五篇專題文章。

這些資料詳細揭露了台積電的AI轉型策略、組織變革、平台建設、應用場景與實踐經驗，提供了豐富的第一手資訊。

3.3 分析框架

本研究以Plekhanov et al. (2023)的三層次框架為分析架構，將台積電AI轉型的各項實踐對應至11個核心主題與三個層次，進行系統性分析。

分析過程遵循Yin (2001)提出的模式配對邏輯，將經驗性資料與理論框架進行比對。

四、個案分析

4.1 個案背景

台積電為全球最大的專業積體電路製造服務公司，2024年面臨全球擴廠、技術升級與生成式AI浪潮的三重挑戰。

台積電IT組織提出「數位卓越」(Digital Excellence)策略，以四大原則推動AI轉型：

由上而下的策略一致性、
由下而上的創新文化、
平台化能力建構、
生成式AI優先。

4.2 層次1:組織核心的變革

4.2.1 組織結構調整

台積電IT組織在五年內進行三次重大調整，最新一次改組聚焦於「平台工程」能力建構。

組織新設「平台工程部」，整合過去分散的DevOps工具鏈、CI/CD流程與基礎設施管理，建立統一的開發者平台(Internal Developer Platform， IDP)。

此調整反映組織從「專案導向」轉向「平台導向」的結構性變革。

組織內部建立「CoE + 事業群AI團隊」的雙軌制架構。

AI卓越中心(Center of Excellence， CoE)負責制定標準、建設共用平台與培養能力，各事業群AI團隊則專注於場景應用與快速迭代。

此架構在集中管控與敏捷創新間取得平衡。

4.2.2 組織文化轉型

台積電IT推動「由下而上」的創新文化，鼓勵基層員工提出AI應用構想。

透過「AI黑客松」、「創新提案制度」與「快速驗證機制」，降低創新門檻。

文化變革強調「快速失敗、快速學習」，容許實驗性專案失敗，重視從失敗中萃取知識。

組織建立「AI優先」(AI-First)的思維模式，要求新專案規劃時優先評估AI應用可能性。

此文化變革透過高階主管倡導、教育訓練與激勵機制三管齊下推動。

4.2.3 商業模式演進

台積電IT從「成本中心」轉型為「價值創造者」。

透過AI應用創造可量化的業務價值，例如：良率提升、製程優化、決策加速等。IT部門建立「業務價值衡量機制」，追蹤每項AI專案的ROI與業務影響。

內部服務模式從「專案交付」轉向「平台服務」。

IT部門提供統一的AI開發平台、模型市集與API服務，業務單位可自助式取用。此模式提升資源效率並加速創新。

4.3 層次2:組織邊陲的數位化

4.3.1 數位平台建構

台積電建構「四層式」生成式AI平台架構：

1. 基礎設施層：整合GPU運算資源、雲端服務與資料湖，提供彈性的運算能力。

2. 模型層：建立企業級LLM模型庫，包含通用模型與領域微調模型，支援多模態應用。

3. 服務層：提供API閘道、向量資料庫、RAG框架與AI agents等中介服務。

4. 應用層：開發場景化AI應用，涵蓋代碼生成、文件分析、智能問答等。

平台採用「金字塔式」治理模式，

最上層為通用基礎模型(少數、嚴格治理)，
中層為場景模型 (中等數量、平衡治理)，
底層為實驗模型 (大量、輕量治理)。

此設計在創新彈性與風險管控間取得平衡。

4.3.2 組織流程優化

台積電運用生成式AI優化三類關鍵流程：

1.開發流程：

透過AI代碼助手(Code Copilot)提升開發效率30%以上。

AI自動生成單元測試、代碼審查建議與技術文件，降低開發負擔。建立「人機協作」的開發模式，開發者專注於邏輯設計，AI處理重複性編碼。

2.維運流程：

部署AI驅動的AIOps平台，實現智能告警、根因分析與自動修復。

系統可自動關聯多源日誌、預測潛在故障並生成解決方案，減少70%的誤報並加速問題解決。

3.決策流程：

建立「AI增強決策」機制。

AI系統分析歷史資料、預測趨勢並生成多個決策方案，管理者基於AI洞察做出更快速精準的判斷。在產能規劃、資源配置等場景實現決策週期縮短50%。

4.3.3 數位服務化

台積電IT將AI能力「服務化」，打造內部AI服務市集。

員工可透過統一入口探索、試用並訂閱AI服務，例如：智能文件助手、會議總結工具、知識問答機器人等。服務採用「自助式」模式，降低使用門檻。

建立「反饋驅動的服務優化」機制，蒐集使用者回饋、使用數據與效果指標，持續迭代改善AI服務。此機制確保AI服務貼近實際需求並持續進化。

4.4 層次3:外部環境的因應

4.4.1 全球擴廠挑戰

台積電面臨美國、日本、歐洲等多地建廠的複雜挑戰，包括：跨時區協作、多語言溝通與知識傳承。生成式AI在三方面發揮關鍵作用：

1.知識管理：

建立AI驅動的全球知識庫，整合設計規範、製程SOP、問題解決案例等隱性知識。

AI系統可跨語言檢索、智能問答並推薦相關知識，加速新廠區人員培訓與問題解決。

2.協作效率：

部署AI會議助手，自動生成多語言會議記錄、行動項目與後續追蹤。

AI翻譯工具支援技術文件即時翻譯，打破語言障礙。

3.經驗複製：

透過AI分析成功經驗，萃取可複製的模式與最佳實踐，並產生適地化的實施指引，加速新廠區能力建構。

4.4.2 供應鏈管理

台積電運用AI優化全球供應鏈管理。

AI系統整合供應商資訊、物料狀態、運輸數據與需求預測，提供端到端的供應鏈可視性。當發生供應中斷風險時，AI自動評估影響、生成替代方案並優化調度決策。

4.4.3 競爭動態回應

面對激烈的技術競爭，台積電透過AI加速創新週期。

AI輔助晶片設計、製程優化與良率分析，縮短技術開發時程。AI驅動的專利分析系統監控競爭對手技術動向，支援戰略決策。

五、討論

5.1 三層次整合的系統性轉型

台積電AI轉型展現高度的三層次整合特性。

組織核心的結構與文化變革為AI應用提供制度基礎，
組織邊陲的平台與流程建設提供技術支撐，
外部環境的挑戰則驅動AI應用的實際需求。

三個層次形成正向循環：外部挑戰激發創新需求，平台能力支援快速實現，組織變革確保持續演進。

此整合性驗證了Plekhanov et al. (2023)提出的「數位轉型需要多層次協同」的核心主張。單一層次的改變無法實現真正的轉型，唯有三層次系統性變革才能創造持續性的數位優勢。

5.2 平台工程驅動的轉型模式

台積電AI轉型的關鍵特徵是「平台工程」導向。

不同於傳統的專案式AI導入，台積電優先建構統一的AI平台基礎設施，再透過平台支援大量應用創新。

此模式具有三個優勢：

規模化效率(共用基礎降低重複投資)、
創新加速(降低應用開發門檻)、
治理一致性(集中管控確保合規)。

平台工程模式與Plekhanov et al. (2023)框架中的「數位平台」主題高度契合，但台積電實踐提供了更具體的實施路徑：從基礎設施整合、服務中台建設到開發者生態培育的漸進式平台演進。

5.3 場景優先的AI應用策略

台積電採取「場景優先」而非「技術優先」的AI應用策略。

首先識別高價值、高可行性的業務場景(如全球擴廠、代碼開發、維運優化)，再針對場景設計AI解決方案。此策略確保AI投資與業務價值直接連結，避免「為AI而AI」的技術陷阱。

場景選擇遵循三個準則：

痛點明確(業務急需解決的問題)、
數據充足(具備足夠的訓練資料)、
效益可量化(能夠衡量投資回報)。

此策略與Plekhanov et al. (2023)強調的「商業模式創新」主題呼應，凸顯數位轉型的業務導向本質。

5.4 理論貢獻與實務意涵

1.理論貢獻方面：

本研究驗證了Plekhanov et al. (2023)三層次框架於AI轉型情境的適用性，並擴展了框架的實證基礎。

研究提出「平台工程驅動」與「場景優先」兩個AI轉型模式，豐富了數位轉型理論的內涵。研究也揭示半導體產業AI轉型的獨特性，為產業特定的數位轉型研究提供參考。

2.實務意涵方面：

本研究為企業AI轉型提供系統性的策略框架與實施路徑。

關鍵啟示包括：建立統一的AI平台基礎設施、推動組織結構與文化的配套變革、聚焦高價值業務場景、建立敏捷的開發與治理機制、重視跨層次的協同整合等。

5.5 研究限制

本研究存在幾項限制。

首先，單一個案研究的外部效度有限，研究發現的可推廣性需要更多跨產業、跨規模的個案驗證。
其次，資料主要來自公開報導，缺乏組織內部的深度訪談與現場觀察，可能遺漏部分細節與脈絡。
再者，台積電作為產業領導者，其資源與能力可能非一般企業所能比擬，研究發現對中小企業的適用性需謹慎評估。
最後，研究為橫斷面分析，未能追蹤AI轉型的長期演進與成效。

六、結論與未來研究建議

6.1 研究結論

本研究運用Plekhanov et al. (2023)的數位轉型三層次框架，深入分析台積電的AI轉型實踐。

研究發現，台積電透過「數位卓越」策略，

在組織核心層次：推動組織結構調整與文化變革，
在組織邊陲層次：建構四層式AI平台與優化關鍵流程，
在外部環境層次：因應全球擴廠與供應鏈管理挑戰，展現系統性、整合性的AI轉型模式。

研究提出兩個關鍵的AI轉型模式：「平台工程驅動」與「場景優先」，強調AI轉型需要基礎設施先行、業務價值導向與三層次協同整合。

研究驗證了三層次框架於AI轉型的適用性，並為半導體產業乃至高科技產業的數位轉型提供理論與實務參考。

6.2 未來研究建議

基於研究限制，提出以下未來研究方向。

首先，進行多個案比較研究，探討不同產業、規模與發展階段企業的AI轉型差異，提升理論的普遍性。
其次，採用縱貫性研究設計，追蹤企業AI轉型的動態過程、關鍵轉折與長期成效，深化對轉型機制的理解。
再者，結合量化研究方法，建立AI轉型成熟度模型與績效衡量指標，探討三層次各項要素對轉型成效的相對貢獻。
此外，深入探討AI轉型中的人因議題，例如：員工抗拒、技能落差、倫理挑戰等，提出更完整的組織變革管理策略。
最後，關注AI技術的快速演進對轉型策略的影響。隨著多模態AI、具身智能、AGI等技術發展，企業AI轉型可能面臨新的機遇與挑戰，需要持續的理論更新與實證研究。

參考文獻

Plekhanov， D.， Franke， H.， & Netland， T. H. (2023). Digital transformation: A review and research agenda. European Management Journal， 41(6)， 821-844.
Yin， R. K. (2001). 個案研究法:設計與方法 (尚榮安譯). 弘智出版. (原書:Yin， R. K. (1994). Case study research: Design and methods (2nd ed.). Sage Publications.)
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