拓墣~2011年NB出貨成長僅15%,看好平板新星竄起
拓墣~2011年NB出貨成長僅15%,看好平板新星竄起

2010年PC產業最大的新聞,莫過於iPad的問世。繼Apple發表iPad之後,幾乎搏盡科技版面。過去動輒百分之百成長的上網本(Netbook),已成明日黃花,出貨成長率在2010年就可能由正轉負。常規筆電(Regular Notebook)雖然受衝擊較小,但在歐美總體經濟環境復甦疲弱、市場缺乏亮點產品之情形下,2011年全球NB的出貨量僅將較2010年成長約15.4%,比起平板機高達230%以上的成長率,確實有天壤之別。拓墣產業研究所研究員李易聰表示,平板機到2015年之前,都會保持20%以上的年成長率,對於PC產業的生態衝擊將是一波接一波。對於各大NB品牌業者來說,Apple、Lenovo分別得益於平板光環及中國大陸內需能量,市占率及出貨量都可望向上爬升,威脅原本對手。

平板機成長快速 2011年與NB合計成長率近30%

受總體經濟影響,今年暑假結束後備受期待的返校購機潮並未發生,讓許多NB廠商等不及第四季到來,提前在第三季就進行降價促銷。儘管如此,拓墣預估許多品牌廠商在2010年初喊出的銷售數字,到年底恐怕多數廠商都得面臨下修窘境。年初,HP喊出4,400萬台的銷售數字;Acer則計畫拉近、甚至超越龍頭HP,喊出4,000萬台以上的目標。但在經過歐債危機及美國經濟表現持續低迷之下,拓墣將HP與Acer 在2010年全球之出貨量預估分別調降至3,755萬台及3,482萬台,下修幅度達17%及15%。

除了大環境不佳,造成消費者不願換機之外,缺乏以往快速成長的小筆電挹注,NB整體出貨只能依賴常規消費型NB。由於2009年的金融海嘯造成購機遞延,2010年上半年可看到消費型NB隨著Intel Capella平台及Windows 7發表,形成出貨暴增情形,幾乎打破了NB下半年出貨一定多於上半年的慣例,讓2010年上下半年幾乎呈現49比51的出貨比重。然而,隨著第二季歐債問題發酵,市場買氣明顯降低不少,直到第四季才可望稍稍撥雲見日。拓墣認為,不包含平板機,2011年NB市場成長率仍可維持在15.4%,整體出貨量約2.2億台,但加入平板機之後,出貨成長率將可暴衝逼近30%,達2.68億台,為並無太多亮點的2011年NB市場帶來十足的成長與話題性。

2011 CES將成平板機展示間 出貨量逾小筆電

2010年較具規模廠商所發表的平板機並不多,僅有Samsung的Galaxy Tab及RIM的Playbook,其他廠商的平板機仍停留在只聞樓梯響的階段,甚至部份廠商在六月Computex發表原型機之後,仍持續進行改款或規格變動,可見各廠商對於Apple推出iPad的憂喜參半心情。喜的是平板機市場終於爆發,帶給PC業者一新切入機會;憂的則是自家產品與iPad及他廠平板機競爭不過,成為另一個價格紅海犧牲者。

拓墣預估,由於更適用於平板產品的Android 3.0可望在2011年第一季推出,在CES展後,將有更多平板機陸續上市,挑戰iPad獨大地位,2011年整體出貨量預估可達4,500萬台;而小筆電則將受直接衝擊,在智慧型手機及平板機的預算排擠效應下,繼2010年後再度衰退,全球出貨量約2,880萬台,與平板機相差約達1,700萬台之譜。

Apple出貨大躍進 明年力拼全球NB第三

Apple在年初發表iPad之後,陸續又發表iPhone 4及Macbook Air等產品,聲勢如日中天,若將iPad銷售量與NB銷售量加總,Apple將可從2009年的第八名NB出貨位置直接竄升到2010年的第四,僅次於HP、Acer、Dell;2011年,在iPad可望出貨倍增下,Apple甚至可能擠下Dell,成為全球NB出貨三哥,並以340萬台的些微差距緊咬Acer,稱得上是史無前例的劇烈排名變化。

鴻海擠身NB代工五哥 明年上看1,800萬台

在台灣NB代工廠方面,廣達、仁寶、緯創在2011年仍可穩居NB ODM前三大地位,但第四、五名的競爭則將產生變化。分家之後積極搶單的和碩與EMS龍頭鴻海成長快速,在失去全部Acer訂單及部分Toshiba訂單的情形下,英業達恐將掉出五哥行列,僅列名第六。

鴻海2010年NB代工出貨量約為1,000萬台,但在品牌廠商競相壓低價格,ODM廠又需兼顧毛利之下,預料,2011年部分NB訂單將轉移至EMS廠,而鴻海與Flextronics將是直接受益者。特別是上下游供應鏈佈局完善的鴻海,不但已深入重慶,緊抓HP訂單,手中Apple與新增的ASUS訂單也可為其出貨衝量。拓墣預估,2011年鴻海NB代工(不含平板機)將可望接近一倍成長,達1,800萬台。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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