華寶股價一個半月跌一半
華寶股價一個半月跌一半
2006.07.15 | 創業

如果哪位有眼光的投資人,有幸在去年七月一日買進華寶(八○七八)股票,而且很有毅力地持有到今年四月中旬,那麼恭喜他,這檔股票讓他獲利翻兩翻,也就是為他帶來二○○%的豐厚投資報酬。但如果四月中旬高點來不及跑,現在還硬撐,對不起,他可能已經吐掉一半的獲利。
這就是這一個半月來手機族群的心情寫照,從兩個月前仍被外資法人捧在手掌心處處呵護,到近一個月如過街老鼠,人人喊打。
手機熱潮是外資法人推波助瀾的結果,主要幫摩托羅拉(Motorola)代工的華寶更是指標代表。但「水能載舟,亦能覆舟」,最後讓手機族群跌得鼻青臉腫的,竟也是外資法人的調降評等報告。

華寶下跌原因——摩托低價手機減單

華寶既是這波手機族群受傷最重者,問題想必出在左右華寶股價的摩托羅拉身上。
仔細回溯外資分析師對華寶的報告,當市場一傳出摩托羅拉第三季低階手機訂單可能減少的消息時,包括美商高盛與港商里昂證券等持多頭論調的分析師還跳出來力挺,原因很簡單,摩托羅拉都沒說話,市場有什麼好緊張的?
但等到摩托羅拉減單成為事實後,確實也嚇到這些分析師。高盛證券科技產業分析師鄭昭義只能解釋說,在台灣看手機跟看PC不一樣,台灣可以從主機板出貨看系統業者的概況,但在台灣看手機,代工的華寶與華冠(八一○一)加上明基(二三五二),市場比重總共也不過占百分之十幾,從零組件廠商來看系統全貌,只反應非常枝微末節的訊息。
這次華寶股價的大跌,完全出乎鄭昭義與里昂證券科技產業分析師鄭勝榮的意料之外。當初華寶股價能站上二百元,說穿了就是這兩位老兄喊上去的,如今華寶股價光環盡失,也逼得這兩位名噪一時的分析師調降投資評等,還一度以為華寶股價是受到員工分紅費用化的影響。
摩根大通證券科技產業分析師張凱偉就表示:「有沒有發現,真正需求出問題的都是摩托羅拉較低階的手機,反觀跟摩托羅拉中高階(初步定位為有照相功能)手機相關的公司,如大立光(三○○八)、美光、美商豪威科技(Omnivision)、可成(二四七四)、德儀等,第二季業績不都嚇嚇叫?」
張凱偉認為,摩托羅拉對中高階手機的需求預期與市場相同;但對低階手機的需求,原本就高出市場很多,最後實際需求連低標都達不到,結果就是華寶股價遭殃。
簡單說來,就是摩托羅拉對低階手機的需求「太高」了,張凱偉形容:「第一季比(去年)第四季好、第二季比第一季好、上下半年需求還要四比六!天底下哪有這麼好康的事?」 華寶過去七季的業績根本沒有淡旺季之分,每季出貨成長率幾乎都達成二五%以上的目標,「華寶當初給的營運展望目標就是第二季出貨比第一季成長二五至三○%,後來修正到二○%至二五%,最後結果只有一三%,那多出來的這七至一二%,第三季就當成庫存來消化啦!」張凱偉認為,說穿了,邏輯就是這麼簡單。

下半年手機市場——等待殺手級應用產品

只是從今年中國五一長假手機銷售狀況來看,月成長率還有二六%,甚至比過去五年的二○%平均值要高,張凱偉認為,問題應該不是出在中國市場,而是印度與俄羅斯這兩大市場,癥結點除了摩托羅拉自身所設定的期望過高外,還包括降價策略造成價差無差異化,導致最低階的手機銷售頓時停滯。
不過有趣的是,即便手機產業發生這麼大的變化,華爾街券商至今卻沒有任何一家調降今年全球手機出貨預估值。
摩根士丹利證券科技產業分析師呂智穎認為,摩托羅拉低階手機庫存問題只是短期現象,追蹤其原因應可歸納為下列四項:一、第二季快速建立庫存的結果,使得整個供應鏈出現裂解;二、手機大廠推出的平台與機款轉型時間點太近,造成訂單波動大;三、市場出現結構性改變,導致手機大廠市占率洗牌;四、整個手機供應鏈正在進行重整。
因應下半年潛在的手機需求變化,目前已有外資法人開始進行敏感性分析,如花旗環球證券科技產業分析師蓋欣山,針對低階與高階手機供需狀況進行評估:以低階手機為例,假定台灣前四大手機PCB廠商第三季與第四季出貨成長率分別達一○%與一五%,那麼今年全球手機PCB出貨將逾十億片,若下半年手機需求維持原先的預估值,全球手機需求為九億一千一百萬支,供需之間就出現一○%供過於求。
至於高階手機部分,蓋欣山認為最大變數為市場需求面,也就是消費者換機速度狀況,由於通膨問題,消費者在手機升級過程中,價格敏感度將扮演非常重要的角色。除非有殺手級應用產品推出,否則明年高階手機換機需求能否維持過去幾年般的高成長,倒是頗值得懷疑。

往下滑看下一篇文章
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

TVBS-1.jpg
圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

TVBS-3.jpg
圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

TVBS-2.jpg
圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓