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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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