剖析台灣軟體代工產業發展機會與能力轉型策略
剖析台灣軟體代工產業發展機會與能力轉型策略
2008.12.02 | 科技

軟體代工的定義與範疇

軟體發展(Software Development)委外是一種常見的委外活動;委外企業將非核心、非常規、非領域專門的程式撰寫工作交由第三方廠商代為發展;或者是軟體公司將系統分析、系統架構等複雜與核心工作外的程式撰寫委由第三方公司發展,以彌補人力的不足或者專注於核心軟體設計、銷售與產品推廣領域等業務。近年來,由於全球化趨勢、軟體模組化技術、資通科技的發展以及亞洲、東歐、南美等新興國家的充沛且相對低廉的程式設計人才,使得歐美、日本等先進國家將上述軟體發展工作委外至相對低廉薪水的國家進行軟體發展的工作。這種將軟體發展工作委由在第三國家的第三方廠商進行發展,稱之為「離境軟體發展委外」(Offshoring Software Development)。我們稱之為「軟體代工」的委外模式。

就軟體代工的範疇,傳統上可以利用軟體開發流程來分析委外的範圍;如:需求分析、系統架構、系統設計、程式撰寫、測試、整合、維護等範疇。但如果就軟體代工產品或服務所牽涉到的技術複雜度或是領域專業的知識深度則如圖一所分類。

圖一 軟體代工的範疇

如圖一所示,我們將目前主要六個的軟體代工活動依照產品技術複雜度以及領域專業知識深度進行定位,資訊服務廠商可以就所能提供軟體代工服務的技術能力或專業知識能力進行佈局或策略合作。
以下本文所提及的軟體代工服務與模式,包含上述六大服務代工內容。

全球軟體代工市場發展現況與趨勢

投資現況:美國為主力、亞洲成長快速

就離境資訊服務委外服務的投資金額來看,美國投資金額約佔全球投資金額的70%以上、亞洲則約2%左右。若分析離境軟體代工部分,則可以發現儘管美國仍佔主要離境代工委外投資國,但2006-2011年複合成長率僅有8%上下;在亞洲部分則高達32%左右。顯示亞洲國家對於軟體代工服務的投資成長快速。

圖二 美國與亞洲軟體代工投資成長率

供給現況:印度、中國為兩大磁吸

若就目前離境軟體代工的供給國家現況分析,印度、中國仍為目前主要的資訊委外大國。顧問公司A.T. Kearney 在2007年,依據「金融吸引指數」(包括:薪資成本、基礎建設成本、關稅、法治成本等綜合分數)、「人員與技術吸引指數」(包括:專案經驗及品質、人力充沛、教育與語言)、「商業環境」(包括:國家政經環境、基礎建設品質、文化及安全與智財權保護)所做的40國家的離境委外服務的吸引指數顯示,印度與中國是最佳的兩個離境委外地區;如圖三所示,全球委外以印度、中國為兩大主要委外供應來源。印度約有9成委外業務來自歐美、中國則委外約有5成來自日本、3成來自歐美。

但不論Gartner、IDC或McKiseny的報告均顯示,就語言、西方文化契合度、法律與安全隱私分析,中國均遠低於印度以及其他代工國家(如:巴西、墨西哥、愛爾蘭)。

圖三 全球委外供給關係圖

委外趨勢:從委外2.0到委外4.0

然而,委外服務在委外需求的日益複雜、以及委外供給國的技術人力與供給模式的日益成熟下,委外的趨勢亦逐漸的轉變。

從需求企業的觀點,委外將從服務委外供給國所獲得的勞工套利(Labor Arbitrage),逐漸轉變為以注重整體流程效果、快速回應企業需求的商業模式。企業所重視的軟體代工將不是以往單一活動的成本最低,而是轉變為整體軟體產出為考量的效率以及快速、彈性地回應變動。

從供給企業的觀點,委外亦將從提供需求企業固定規格下的代工模式轉變成協助企業建立良好的需求分析、系統架構或全球運籌架構。這意味著從軟體代工將從OEM模式轉變為ODM代工模式。如表一,我們從需求端與供給端的觀點進行分析,發現軟體代工將走向高附加價值的ODM委外代工模式、以及全球運籌的合作模式。

表一 從需求端、供給端觀點分析軟體代工趨勢

台灣資服業者的機會與轉型策略

綜合以上,我們可以發現全球軟體代工活動面臨一個新的轉變機會。以下,本文就如何回應新的轉變,分析台灣資服業者的現況、機會、轉型方向與策略。

專職軟體代工商少、人數規模亦小

若以我國主要從事軟體代工業務的資訊服務廠商分析,如表二所示,規模均少於1,500人以下,主要的軟體代工工廠均設在中國大陸。相較於印度軟體五大委外大廠,如:Tata Consultancy Services、Wipro、Infosys、Satyam、HCL,均超過50,000人以上的規模,相差懸殊。但與中國大陸廠商則相對接近,具有競爭與合作空間存在。如表三,中國大陸主要軟體代工商以日本為主要發包國、嵌入式軟體、在地化為主要服務。

表二 我國軟體代工主要業者

表三 中國大陸軟體代工主要業者

委外中介商(Middle-Sourcing)機會崛起

對於我國勞工薪資成本較印度、中國大陸較高的既有條件下,在委外從注重營運效率、低廉勞工成本轉換成注重流程效果、全球運籌或是委外活動轉為高價值的原廠設計時,應是我國資服廠商可以進入的機會點(如表一的灰色部分)。

如圖三所示,委外企業在面對全球運籌的委外業務時,在選擇、管理委外業務活動時勢必更為複雜;如:尋找合適的委外廠商、軟體規格的設計、知識的轉移與保護、軟體發展的控制與協調等等勢必委由值得信賴的第三方作為管理(詳如表四)。在人力素質高、企業形象佳、智慧財產權保護較佳、以對華文相對瞭解的優勢下,可以善用中國大陸充沛人的程式設計師人力,作為委外中介商(Middle-Sourcing)的角色。

圖四 委外中介商(Middle-Sourcing)模式圖

表四 委外中介商主要活動

朝專業領域代工商、獨立中介商模式轉型

然而,就我國目前資服廠商離境軟體代工業務的規模仍小與經驗仍較不足的狀況,應有其轉型的步驟與漸進性策略。如圖五所示,在短期的發展策略中,應在專案式的接單中培養客戶的信賴與維持良好的關係。就我國資服廠商人力、資金規模的限制因素,應以合作、合併或是合資的方式截長補短以服務客戶。

就委外仲介商的機會,應有兩類方向可以發展。一項是走向某種特殊專業領域的OEM/ODM代工廠。例如:我國網路通訊、電腦硬體產業供應鏈完整,應較中國大陸更有機會發展嵌入式軟體的專業領域軟體代工;深耕此以類型OEM/ODM軟體代工廠將會協助客戶建立專屬的軟體開發中心(Outsource Development Center, ODC)模式。

另一類型則走向獨立中介商模式,協助委外企業尋找合適的軟體代工廠。這類型的企業則應特別重視離境軟體代工的管理的能力;此外,國際化的人才與經營模式也是此類型不可或缺的發展策略。

圖五 我國資服業者轉型策略

客戶、流程、技術、人力資源成能力培養策略

就兩種不同的委外中介商發展模式:領域代工商、獨立中介商也應有不同的能力培養與轉型方式。
如圖六所示,領域代工商應著重於客戶的長期關係培養;包括瞭解客戶的文化、企業流程、或是特殊的客戶需求。著重的策略意味著培養與客戶深入溝通能力的工程師或專案管理師,也可能必須指派工程師駐點在客戶公司。在領域專業知識的培養則是該模式成功的關鍵。

獨立中介商將首重於整個委外流程的控管能力以及尋找具有協調整合多方委外廠商的專業經理人或專案管理師。對於客戶關係雖然不若領域代工商的知識深耕,但如何尋找適合的客戶則有賴具有國際化的經理與銷售團隊。

圖六 兩種委外仲介商的能力培養雷達圖

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
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從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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