犧牲毛利反而賺更多
犧牲毛利反而賺更多
2006.05.15 |

我們最不怕的,就是對手用價格來競爭!」宏碁董事長王振堂說,他不否認宏碁具有產品價格優勢,但價格人人會降,「商業模式的運作效率,才是這場戰爭的關鍵。」
根據顧能集團的統計,宏碁今年第一季的市占率,從去年同期的三.九%成長到五%,市占率第一名的戴爾與第三名的聯想,營收都只有成長一○%左右,惠普成長幅度也只有二二.三%,但宏碁成長幅度高達四五.五%。

複製歐洲成功經銷模式

「五年前蘭奇在歐洲市場推行的新經銷模式,是宏碁成功的關鍵,」加入宏碁已二十年,目前負責宏碁產品規劃及採購的資深副總裁翁建仁指出,這個以大型分銷代理為基礎的「新經銷模式」,讓宏碁能夠用更快的速度反應市場需求,也提升了組織彈性,宏碁才能在激戰中倒吃甘蔗,漸入佳境。
新經銷模式簡單來說,就是品牌廠商在各地區市場選定少數一、兩家總代理商,利用總代理商的通路系統,在為數眾多的經銷商與門市之間,從事進出貨的銷售協調,「這樣的作法讓宏碁可以更聚焦在產品的規劃上,」王振堂指出。
總代理為核心的概念不新,但宏碁抓住了時機。王振堂比較,戴爾電腦靠著直銷模式,雖然創造出第一的市場地位,但卻也讓許多長期存在的經銷商備感壓力,而惠普與聯想都採用直銷、分銷、直接經銷並行的混合模式,看似涵蓋了各種通路需求,卻因為直銷、經銷的基本邏輯不同,為了避免顧此失彼的窘境,反而讓降低了運作效率。

降低毛利換得盈利提高

王振堂說,當時戴爾以直銷模式勢如破竹,讓通路商的意義備受質疑,連第二名的PC品牌大廠惠普與IBM都陷入搖擺,PC市場陷入銷售模式的路線之爭。「專注在一種模式,消費者及通路才知道如何跟你互動,」王振堂曾在法人說明會上毫不客氣地指出,「只要有機可乘,就狠狠咬一口!」
此外,二○○○年宏碁進行製造與品牌分家,外界對於宏碁的未來頗有疑慮,宏碁當時全球市占率不到一%,急需突破性策略,也沒有包袱,不如全力一擊壓寶通路商。隨著宏碁筆記型電腦全球市占率的攀升,宏碁在營運上過了損益平衡點,更有市場力針對經銷通路的效益進行評估篩選,保留強者做為伙伴。
「把原本的複雜管理,變成簡單管理,」台灣暨香港營運總經理林顯郎說,甚至連物流部分,都由分銷商直接向供應商如鴻海、廣達提貨,減少庫存;金流部分,宏碁為通路商引入EDI電子轉帳系統,買方(經銷商)一旦向分公司下單,系統就會產生AI(自動識別碼),並同步轉給供應商,只需每個月跟分銷商對帳一次即可,應收帳款負擔減輕。「宏碁內部不需要太多業務,減少了人事成本,人均產值就提升了,」林顯郎指出。
將利益分給經銷商,宏碁自己的毛利雖然會下降,但盈利卻會提高。王振堂說,宏碁透過相同平台接單,營收數字就算成長數倍,但是營業費用幾乎沒有變化,他坦言宏碁的毛利目標一直都定在二.五%,「不要多,也不想要少,剛好賺錢就好。」元大京華證券研究報告就指出,宏碁不緊營收成長率從二○○三年起,每年維持在四○%以上,去年營業費用率更僅六.五%,不但大幅低於惠普的一九.七%,也低於善於成本管理的戴爾七%。
去年十月,宏碁進行大陸區通路改革,七個區域、一百零三家直接客戶的格局縮減成四個區域、三十多家直接客戶,還引入英邁做為全國經銷伙伴。未來還將縮減至四個區域、兩家全國經銷伙伴及一至二家區域總代,專注於非直銷營運模式。蘭奇指出,以前宏碁經銷商很多、單一訂單很小,但現在宏碁的新經銷模式有強大的經銷商合作伙伴支持,訂單量大而集中。
「同樣是五百台的訂單,以前平均訂單是一百台做五次,現在只做一次,就有五百台,成本自然降低了,」蘭奇強調,宏碁扮演的只是一個品牌管理者的角色。「我覺得這樣的策略,有利於健康的產業生態環境營造,是有說服力的。歷史的經驗告訴我們,只有平衡的事情才會最長久,如果我們能夠營造出一種各取所需、平衡的產業氛圍,我們的實力只會變得更強。」 在宏碁的刺激下,惠普與新聯想近來在歐洲市場上重新回頭鞏固通路,與戴爾的直銷模式出現五五波的局面。王振堂就說:「宏碁最重要的競爭對手不是戴爾,而是換了執行長之後的惠普!」
過去宏碁的優勢是在個人與中小企業用戶,這兩塊市場在全球PC產業中就占了六○%,其餘四○%就是大型用戶,宏碁若要成為前三大PC品牌,勢必不能忽略這塊市場。今年開始,在商用端(Small Middle Business,SMB)市場,宏碁也落實新經銷策略,以台灣為例,就由展碁與精技兩家公司負責。
三年前,當王振堂赴海外向外資說明宏碁策略時,獲得的盡是冷漠的回應,但目前外資持有宏碁股票比率已超過四成,遠高於五年前的五%。減法,是一件困難的事,然而,宏碁選擇放開手之後,反而贏得更多。

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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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