搭著USB 3.0高速躍進 EPS兩年翻五倍(二)|數位時代 BusinessNext

接下來一切的發展都很快速。由於祥碩的資深設計工程師很多都是從威盛、揚智出來的，本來就對高速介面的系統邏輯晶片比較在行，正好在2008年下半年USB 3.0協會開始將標準開放給產業去研究，於是USB 3.0、PCIe橋接晶片（Brigde）、訊號切換器控制晶片（Switch）這三條產品線在2009年很明確地定義了下來。

不久後祥碩成為台灣首家推出PCIE高速切換晶片的IC設計公司，也是第一家通過USB-IF協會認證的USB 3.0裝置控制晶片及主控端控制晶片廠商。做為一個市場的新進者，「快」是祥碩打穩根基的第一步。

「要快速打響自己的名聲，得獎是一個機會點。那次拿到認證後，把客戶都吸引了過來，把所有客人的關係都建立起來，」林哲偉說，「很多人說USB 3.0講這麼久了，怎麼真正靠這塊賺錢的人不多？」林哲偉說，祥碩贏的關鍵在整個公司都在拚第一，不管是國內第一還是全球第一，只要有一個第一就有sale point。也因為有這樣的執行力，讓祥碩成為全球三大硬碟廠和記憶體模組大廠USB 3.0硬碟橋接控制晶片的供應商，更是目前在USB 3.0硬碟控制晶片領域的佼佼者。「方向對了，整個團隊的節奏也就快了，我們只花了一年半就讓公司開始轉虧為盈，」林哲偉自豪地說道。

掌握Ivy Bridge****應用
****除了深耕USB 3.0****市場，在主要運用於PC****端的訊號切換器控制晶片，祥碩也是台灣唯一具備開發能力的IC****設計廠，其他的競爭對手主要都是美商。也因為該領域的進入門檻較高，所以競爭情況較不嚴重，祥碩目前市占率已超過50％。目前Switch與Bridge貢獻公司76.22％營收，USB 3.0約為23.78％，60％營收來自外銷市場。

「2009年時國內搶食裝置端市場的廠商最多有十幾家，現在已經慢慢收斂到只剩四至五家，第一波淘汰賽已經結束了，我們在這場戰役中堪稱最大的廠商，現在正慢慢進入第二波的競爭。」在英特爾推出內建USB 3.0的新平台Ivy Bridge後，USB 3.0裝置市場將正式邁入起飛期，為祥碩的USB 3.0裝置端控制晶片發展注入強心針，不過Ivy Bridge不僅帶來了商機，同時也帶來隱憂。法人認為Ivy Bridge整合USB 3.0後，將對祥碩的主機端控制晶片業務帶來衝擊。對此，林哲偉也不否定這個問題，但他表示將藉由開發工業電腦等新市場，來彌補可能流失的業務。

元大證券認為，Ivy Bridge確立了USB 3.0時代來臨，祥碩在主機端與裝置端都居領先地位，而且也是第一家推出Thunderbolt周邊控制晶片的廠商，因此即使有主機端市場流失的風險，仍看好祥碩的整體後續動能，預估今年EPS可達5.7元。

林哲偉表示，祥碩的下一個機會就是8Gbs和10Gbs的高速產品，「如果我們可以突破，競爭對手想再跳進來的門檻和難度就會越來越高。」

祥碩電子 Profile
成立時間：2004年3月
主要業務：高速傳輸介面控制晶片
董事長：沈振來
總經理：林哲偉

資料來源《數位時代No.223》

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。

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。

「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。

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