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来源：彩神apapp2024-12-01 17:48

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台积电四处建厂现隐忧，台媒：离开体系和人才，成功模式难复制******

　　【环球时报驻德国特约记者青木环球时报记者王冬陈立非宋毅】今年下半年以来，台积电在欧美日的产能布局步入“快车道”，引发岛内愈发强烈的“掏空台芯片产业链”质疑。法国广播电台23日报道称，台积电近来被传出考虑在德国设立其欧洲首座芯片工厂。为应对美国及日本新设产能的需求，台积电已经不断外派工程师前往支持。有业者表示，台积电未来若再前往德国投资设厂，人力方面恐将更加吃紧，营运获利压力也会因此进一步升高。

　　员工负荷量恐“破表”

　　23日，日本资深国会议员关芳弘透露，台积电斥资86亿美元在日本熊本县建厂之后，正考虑在日本兴建第二座工厂，熊本厂预计明年下半年落成启用。台积电在美国的产能布局也在加快落实。台积电日前公布一项耗资400亿美元的规划，扩建和升级该公司正在凤凰城建设的美国生产中心。此次在美设厂计划共分两期：第一期预计2024年量产5纳米和4纳米芯片；第二期则是更先进的3纳米芯片，预计2026年量产。

　　台湾《工商时报》24日分析称，自2021年下半年以来，就多次传出台积电将前往德国设厂的消息，但距离真正投资仍有很多困难需要解决。台湾《经济日报》认为，台积电布局欧洲面临三大挑战，包括客户真实需求、基础设施资源、人力/工程师人员调度。《联合报》24日报道称，台积电赴德国设厂，未来恐将像美国建厂项目那样，面临成本高、人才招募困难和相关先进材料供应不足等艰巨考验。还有台媒直言，台积电员工的负荷量会不会“破表”也是个问题。台积电超过5万名工程师中，有约500人连同家眷到美国协助建厂。日本新厂也需要再调度500—600人。

　　展示“深耕台湾”决心

　　台积电近来频繁的海外投资，在岛内引发“掏空台湾芯片产业”的质疑。台积电总裁魏哲家近日对此表示，半导体产业用的是脑力，在大部分地区都有工程师不足的情况，并不是工厂搬到哪个地方，那个地方就会发展茂盛。

　　另据台湾《财讯》报道，日本自民党参议员三宅伸吾近日声称，台积电在日本生产的是落后最新制程两三个世代的技术产品，而且台积电在台湾地区以外生产的量，只占总产量的一成左右，仍有八九成留在台湾。

　　为展示所谓“深耕台湾”的决心，台积电将于12月29日在南科晶圆18厂举行3纳米量产暨扩厂典礼。根据台积电官网信息，台积电立足台湾在全球广设厂区，目前拥有4座12英寸超大晶圆厂、4座8英寸晶圆厂和1座6英寸晶圆厂。

　　成功模式难复制

　　通信行业资深专家项立刚对《环球时报》记者表示，台积电在日本、欧洲等地进行生产布局，实际上成本是很高的。欧洲和日本的芯片制造都已经衰落得非常厉害。台积电一个企业想改变这种经济大势，很难做得到。

　　岛内舆论也对台积电产能布局充满疑虑。《工商时报》22日发表社论称，长期以来台湾就有生产资源“五缺”问题，半导体产能外迁是迟早的事，但此次台积电赴美设厂完全是基于地缘政治的决策。文章称，台积电赴美建厂，生产离开台半导体生态体系和人才，很难复制过去的成功模式。

　　(环球时报)

张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******

　　中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”

　　这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。

　　2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。

美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图

　　张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。

　　“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”

　　“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”

　　张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。

　　他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”

　　张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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