Gartner~2012年第二季全球伺服器營收下滑2.9%
Gartner~2012年第二季全球伺服器營收下滑2.9%

國際研究暨顧問機構Gartner公布最新報告,2012年第二季全球伺服器出貨量較去年同期微幅上升1.4%,營收則下滑2.9%。

Gartner研究副總裁Jeffrey Hewitt表示,「2012年第二季全球伺服器的出貨量微幅成長與營收衰退呈現對比,係因各地區經濟狀況不一所致。在營收方面,本季僅亞太地區及美國出現成長,其餘皆呈衰退。」

Hewitt進一步表示,「x86伺服器市場持續成長,但幅度已見趨緩,出貨量和營收的增幅分別為1.8%和5.6%。RISC/Itanium Unix伺服器則續呈衰退,不僅全球的出貨量較去年同期下滑14.9%,廠商營收亦掉了17.9%。至於大型主機等『其它』CPU營收則減少3.0%。」

就各區域而言,美國以8.4%的年增幅為出貨量成長表現最佳的市場,廠商營收增加6.5%,亦高居各地之冠。

單看營收,惠普本季以37億美元的營收和29.1%的市占率,取得2012年第二季全球伺服器市場的領先地位(參見表一)。惠普營收貢獻主要來自ProLiant系列,本季占其所有伺服器營收的85.4%。

表一、****2012****年第二季全球伺服器廠商營收初步統計(單位:美元)

**企業** **2****Q12** **營收** **2****Q12** **市占率****(%)** **2****Q11** **營收** **2****Q11** ** ****市占率****(%)** **2****Q12-****2****Q11** **成長率****(%)**
惠普 3,747,482,751 29.1 3,947,063,788 29.8 -5.1
IBM 3,496,145,346 27.2 3,793,719,541 28.7 -7.8
戴爾 1,979,115,827 15.4 1,882,518,660 14.2 5.1
甲骨文 772,760,548 6.0 936,121,906 7.1 -17.5
富士通 494,207,683 3.8 836,980,487 6.3 -41.0
其它 2,369,666,752 18.4 1,844,894,379 13.9 28.4
**總計** **12,859,378,908** **100.0** **13,241,298,762** **100.0** **-2.9**

資料來源:Gartner (2012年8月)

若以出貨量計算,儘管惠普本季的出貨量較去年同期減少5.6%,但仍為全球市場的領導品牌(參見表二)。出貨量的下滑主要係因其ProLiant和Integrity系列同呈衰退。

進一步分析x86架構的不同形式的伺服器,刀鋒伺服器本季的出貨量和營收分別上升1.1%和7.3%。同期,x86架構的Rack-Optimized伺服器的出貨量下滑3.1%,營收則回升3.1%。

表二、****2012****年第二季全球伺服器出貨量初步統計(單位:台)

**企業** **2****Q12** **出貨量** **2****Q12** **市占率****(%)** **2****Q11** **出貨量** **2****Q11** **市占率****(%)** **2****Q12-****2****Q11****成長率****(%)**
惠普 678,963 28.7 719,590 30.8 -5.6
戴爾 541,693 22.9 511,507 21.9 5.9
IBM 228,138 9.6 273,718 11.7 -16.7
富士通 60,602 2.6 71,848 3.1 -15.7
聯想 52,409 2.2 36,220 1.6 44.7
其它 804,674 34.0 720,963 30.9 11.6
**總計** 2,366,479 **100.0** 2,333,846 **100.0** **1.4**

資料來源:Gartner (2012年8月)

關鍵字: #Gartner #伺服器
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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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