【科技評論】林宏文~LED與第三方支付,「有此政府,何需敵人」又一例
【科技評論】林宏文~LED與第三方支付,「有此政府,何需敵人」又一例
2013.06.19 | 創業

繼6月12日落幕的2013 廣州國際照明展後,台北國際光電週18日又在台北展開,LED(發光二極體)產業成為本周最聚焦的主角。上個月我才到大陸採訪LED產業,拜訪了幾家 LED上中下游的台商及大陸商,我想在此談談我對LED接下來的產業前景,以及兩岸間產業競賽的看法。

台灣LED產業已發展三十年,在磊晶到封裝等技術,已累積相當多的專利與know-how,在台灣IT產業中算是很強的一塊,因此過去在產值上可以不斷成長,追到全世界第二,僅次於日本。而且,任何產業都需要想像空間,LED還有一個非常巨大的LED照明應用市場,目前仍在初期階段,這對台灣LED產業來說相當有利。

但是,過去兩年台灣LED業產值已被韓商超越,至於後面還有緊追的大陸業者,台灣被包夾的情況與液晶面板業非常類似。這次去大陸採訪,確實看到大陸LED的實力已不容小看,例如這次去參訪大陸最大的封裝廠木林森,看到木林森的產能規模已達全球第一,單月產能已是億光的四倍大,雖然因為單價很低,營收還輸給億光,但今年的成長率超過六成,追趕速度相當快。

此外,大陸最大的品牌雷士照明,專賣店數量已達三千餘家,銷售據點覆蓋全中國二千多個城市,去年營收在35.46億元人民幣,大約在新台幣一七O億元,不僅超越台灣龍頭廠中國電器(簡稱中電,擁有東亞照明品牌)的新台幣七O億元,也比台灣本地所有照明品牌加總還高。

至於近年來聲勢浩大的磊晶廠三安光電,不僅收購璨圓二成股份,高薪挖角台灣工程師,如今產能規模大幅增加,還跨足到封測等業務,企圖完成上下游整合的一條龍生產線,對晶電也有如芒刺在背。六月初,三安還宣布以2200萬美元吃下美國流明全部股權,展現擴張的決心。

此外,大陸規模更大的還有燈泡代工廠,以及為數眾多的燈具燈飾等業者,例如大陸前三大燈泡代工廠,月產能都在三百萬至五百萬顆,規模已是全球最大,台灣已難望其項背。此外這次我去素有「中國燈飾之都」的古鎮採訪,全鎮有超過六萬家企業在做燈飾,全中國市占率超過八成,更已成為全世界採購燈飾的重鎮。

仔細觀察大陸各個IT產業分項的發展,幾乎都有很類似的脈絡可循。一般來說,由於中國市場龐大,各項產品都是先從應用端開始發展,再逐漸往上游蠶食鯨吞,像古鎮的燈飾公司早期大部分都是使用一般燈泡,逐漸往節能燈泡及LED光源發展,在這種龐大下游市場的推動下,讓大陸LED業者跟著水長船高,業績大幅成長。

再細究大陸這些企業的崛起,要朝向技術與資本密集的上游產業發展,背後都有大陸政府撐腰,不論是政策、稅率及各種現金補貼等,都是政府在做莊,因此,如果說台灣LED產業現在最大的敵人,不是大陸企業,而是中國政府,其實也不會太誇張,因為事實真的就是如此,去年台灣眾多LED廠商都賠錢,但售價比台灣低的大陸業者,毛利卻比台灣企業好,有些還有不小的盈餘,主因都是政府補貼。

對照台灣政府對LED產業沒有政策、沒有配套,一心推動核四,卻不發展替代能源的作法,此次到大陸採訪,過程中聽到企業界都是一片罵聲,「台灣怎麼會選出這麼無能的總統,過去建議多少事情,馬總統只會寫筆記,之後一切回到原點。」政府什麼事也沒做,讓大家眼睜睜看著台灣產業競爭力一點一滴流失。正如詹宏志先生所言,「 有此政府,何需敵人? 」LED產業與網路第三方支付,何嚐不是一樣的道理?

事實上,大陸企業不走正道的也不少,例如三安的各種負面報導從來就不曾少過,早期三安磊晶廠良率一直不佳,但最近兩年用五倍薪資挖角許多台灣工程師後,生產效率就明顯提升。近來大陸媒體更爆料,三安半數利潤都來自政府補貼,而且內部涉嫌虛增投資,還低買高賣給地方政府等。

對照於晶電努力合併,才整合出台灣第一家世界級的磊晶廠,李秉傑功不可沒,至於台灣封裝龍頭億光,過去三十年來幾乎沒虧過錢,每次與董事長葉寅夫約訪,他能擠出來的時間都是周日下午,到土城辦公室採訪時,葉董會把主管都叫來,葉寅夫一周七天,每天都上班,雖然不太人性,但也因為這種企圖心,才讓億光能夠有如今的競爭力。

總結來看,台灣LED產業在上游與中游部分仍然很強,大陸則在中下游製造及品牌經營上擁有絕對優勢。因為,上游磊晶製造需要擁有製程技術與專利,目前晶電在這一塊整合得最強,也與國際大廠進行交互授權,至於在封裝廠部分,台灣必然要走更高附加價值的市場,否則得面臨大陸很激烈的挑戰。

至於在燈具、燈飾及光源等品牌上,很明顯是大陸廠商的機會,因為大陸企業擁有本地的市場經營優勢,台灣要與大陸企業競爭有相當的難度。不過,仍有不信邪的葉寅夫,目前也到大陸布局照明品牌,雖然還曾被雷士在通路上封殺,但這是台灣企業家必然要挑戰的路,因為若不去,未來一定「整碗被捧走」。我常想,幸好台灣還有一些優秀認真的企業家,否則這種不對等的戰爭,台灣早就輸得慘兮兮了。

LED照明的口號喊了這麼多年,其實每個地區的發展速度先後有別,去年日本市場就因地震海嘯而大幅成長,而今年大陸受惠於政策加速推動,每個人都在談,今年是大陸「LED商照(商業照明)元年」,套句大陸人的說法,LED照明市場將突飛猛進,已是「沒有懸念」。

樂觀一點來看,去年大家關注的四大「慘」業,今年都已明顯轉運,連DRAM都出現缺貨。不過,景氣雖然復甦,但從競爭層面上來看,未來依然危機四伏,不能大意。但至少我在綜合多項產業競爭條件,以及與大陸和韓國等競爭對手比較後,台灣的LED產業還算是擁有一定的優勢與利基,這也是接下來我還會繼續關心LED產業的原因,更重要的是,台灣LED企業家還在努力抵抗,沒有退讓,這種精神令人敬佩,也值得我們繼續為他們打氣加油!

[林宏文]目前擔任《今周刊》顧問,也是環宇電台FM96.7 財經熱點 節目主持人。歷任《今周刊》副總編輯,《經濟日報》記 者,畢業於交大電信工程系,天津南開大學經濟學碩士,主跑科技產業,著有《競爭力的探求》,《管理的樂章》,《惠普人才學》,《商業大鱷 SAMSUNG:21堂課三星從賣米小舖到賣全世界》等書。部落格: http://owenlin.pixnet.net/blog

(本專欄反映作者意見,不代表數位時代立場)

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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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