拆解千元股王益通的
拆解千元股王益通的
2006.03.15 | 科技

三月初結束的經典棒球賽亞洲區預賽裡,中華隊敗給韓國隊,有球迷投書認為,如果出身台南的王建民和陳金鋒在陣中,勝負還很難說。

台南可不只出棒球名將,最新特產是太陽電池,台股最新兩任股王茂迪和益通都來自台南。特別是益通上市前的全民抽籤熱,和上市當天跳空大漲六三二元,推動太陽電池成為輿論焦點,儘管第一顆太陽電池早在一九五七年蘇聯人造衛星上就使用。
超過六十萬名投資人,參加益通上市前提撥的二六五張股票抽籤,中籤率僅萬分之四,但抽中者至少賺回六十三萬台幣差價,以機率來算每一位參加者的期望值高達二五二元,比九九%的台股上市公司股價還高。
益通上市第三天,股價強勢挑戰千元,PV這兩個英文字母(PhotoVoltaic縮寫,太陽電池正式名稱),也繼PC(個人電腦)和IC(半導體晶片)之後,成為投資人朗朗上口的用語。
一家股本僅二.二億台幣的迷你企業,為何牽動整個台灣社會的注意力?在三月八日股票上市當天,剛上架的壹週刊甚至以它做封面故事,先前通常是企業老闆鬧緋聞或犯錯才會被放到這個位置。

高油價促成替代能源熱

答案並不在台南或益通,而是每桶六十美元以上的原油價格。高油價強化了能源危機感,加大尋求「替代能源」(alternative energy, 或稱renewable energy)的壓力。目前全球使用的能源中,石油就佔四五%,大幅領先天然氣、煤、核能、水力和風力等,是最主要的能源。

一九七三至一九七四年的第一次石油危機,以及一九七九至一九八○年的第二次石油危機,都造成全球性經濟蕭條。台灣和韓國自一九七○年代中期以後,開始投入發展半導體工業,降低對石化業的依賴,雖然參照座標不同。台灣當時是參考美國情況,韓國則是借鏡日本。
不論當前高油價來自伊拉克多數油田仍未復工、或中國印度高速發展對石油需求暴增、或石油輸出國家組織(OPEC)藉機哄抬,第三次石油危機已躍升媒體和政界近來頻繁討論的話題之一。
〈華爾街日報〉分析,前兩次石油危機中,油價佔全球GDP比重都突破七%,目前則不到四%,除非每桶原油價格衝到一二○美金,才會到七%。《國際能源:政治與外交》作者俄羅斯外交部經濟合作司高級顧問日茲寧則指出,隨著全球人口在二○一○年突破七十億,以及平均生活水準持續提升,能源需求迫切,儲量卻遽減,石油跨越能源成為國際政治和外交議題,每一國都要有確保石油供應策略,各種結盟、合作或爭搶將更激烈,油價也存在更多操縱空間。
因此,分散對於石油的過度依賴,成了一門好生意,具體產品就是太陽電池。「石油儲量可能只剩三十年,但太陽還會在那裡三十億年,」美國《紅腓魚》(Red Herring)指出。

太陽能成為高油價概念股

從成本和儲量來看,天然氣和煤是最可行的石油替代品,但這兩者會產生二氧化碳導致溫室效應,自去年二月京都議定書生效後,處理排放二氧化碳的規定趨嚴,導致業者成本上升。核能有安全顧慮,風力和水力則受限天然地形,無法推廣。
太陽能順勢脫穎而出,符合環保又便於推廣,而且安全。在全球目前使用能源中,太陽能不及○.五%,且費用偏高,一度電的成本比傳統發電高五到七倍;根據最樂觀估計,到二○一○年太陽能發電才具備商用競爭力,但下注卻早就開始。全球最大的兩家石油公司英國石油(BP)和殼牌(Royal Dutch/Shell),都投入開發太陽能電池多年,並名列全球前十大供應商。
只要○.五%上升為一%,雖然只是增加零點五個百分點,從成長率來看卻是成長百分之百,簡單的數學解釋了太陽電池產業為什麼紅。能源屬於大宗原料(commodity),性質與黃金、大豆和記憶晶片DRAM相同,只要產能過剩或不足一個百分點,都可能引起價格大幅波動。
太陽電池暫時無助於解決能源短缺問題,卻可轉移市場的能源焦慮,以至每一次油價上漲消息傳出,太陽能相關類股就大漲,成了典型高油價概念股。來自美國波士頓的長青太陽能(Evergreen Solar)以及矽谷的太陽動力(Sun Power),都仍在虧損,市值卻各達九.七億和二二.八億美金,來自中國無錫的尚德已獲利,市值更高達五十億美金,本益比超過一二○。
在能源和資本市場急尋標的之下,美國、德國、日本、中國和台灣等地的新太陽電池工廠不斷興建,原有工廠也加緊擴張。去年底茂迪廠房失火後,馬上就有國外法人要求到現場了解情況做評估。從益通提交台灣証交所的資料顯示,去年的淨利率在二六%以上,而且多是客戶先付款再取貨,是絕對的賣方市場。以矽晶圓加工而成的太陽電池,繼晶片之後,再一次改變我們所在的世界。

接代工單台灣和大陸有機會

政策優惠是現階段推廣太陽電池的主要動力。透過全額或部份補助安裝費用,以及承諾高價回購多餘電力,德國和日本在過去十年已卓有成效,美國則在加州州長史瓦辛格主導下急起直追。德國是目前太陽電池最大使用國,佔全球三九%,日本以三○%排名第二,消耗全球石油二○%的美國,僅佔全球太陽電池使用量的九%,遙遙落後,與一向居科技產品最大市場的地位不符。
反過來看,美國市場存在龐大成長空間,前提是史瓦辛格的計畫能順利落實,並帶動其他各州跟進。不過,美國在減少傳統能源使用和污染排放上,紀錄並不佳,具體例子是美國政府過去一直推遲採用京都議定書標準。
從人造衛星、太空船到輸電系統無法觸及的偏遠地區,太陽電池正一步一步擴大範圍,進入住家、大樓和交通號誌,下一步甚至會安裝在汽車和手機等會移動的工具上,有許多題材可以營造,但基本面仍有限制。
與晶片相比,太陽電池更像勞力密集行業,透過人工去對準和拚裝,甚至到住家安裝時,也需透過特別訓練的技師來進行。以資本投入來看,一座晶圓廠動輒以十億美金為單位,一座太陽電池工廠僅需千萬美金。「這是台灣和大陸有機會的原因,在德國和日本做組裝的成本太高,」一位熟悉太陽電池行業且不願具名的創投人士指出,「這個行業的關鍵在轉化率,至於組裝沒有太多秘密,台灣和大陸做的是ODM甚至OEM。」
除了茂迪和益通,台灣至少有五家和太陽電池相關業者,已經或將在今年底前投產,主攻領域也從電池延伸到調節器和上游矽晶圓,布局趨向完整。美中不足之處,是台灣內需市場太小,已裝置量微乎其微,在國際市場被忽略不計,完全走外銷,為國際大廠打工,與過去電子業模式相同。

太陽能成為經濟議題主角

太陽電池會不會繼無線區域網路(WLAN)之後,重演另一個台灣業者蜂擁搶進,聯手拿下全球市場,卻造成毛利率重挫的殺戮戲碼?目前要下結論仍太早,因為太陽電池具備許多電子產品特色,同時也是能源產品,牽涉更複雜的油價、政治和環保議題,變數更多。如果美國和伊朗擦槍走火?如果石油輸出國家組織進一步操縱油價?這些因素都增加太陽電池的不可預測性。
可以確定的是,太陽電池在產品趨於成熟、有明星公司上市吸引社會關注、以及政策誘因帶動下,銷量和安裝率必然上升,並帶入更多創投資金和創業家進到這個領域,研發新形式和用途的太陽能產品,以及大學開設相關科系和研究所,逐步形成可與石化工業抗衡的產業結構。太陽電池概念股未必禁得住時間考驗,但太陽能做為經濟議題的時代,無疑已經到來。

太陽電池的關鍵材料——矽晶圓

矽晶圓經過加工,可將吸收的太陽光能量轉化為電,轉化率愈高,表示技術能力愈強,每單位發電成本跟著下降,如同晶片製作上,奈米比微米製程技術高,每單位面積運算能力更強,運算成本更低。
製作太陽電池的材料,大多數是用矽晶棒切片而來的矽晶圓,與半導體業製作晶片的材料相同,差別在於尺寸較小,多用四吋和五吋,而製作晶片則多用八吋和十二吋晶圓。矽是地球上儲量最豐富的化學元素之一,從海沙提煉而來,與太陽光一樣幾乎取之不盡。
矽晶圓經過加工,可將吸收的太陽光能量轉化為電,理論上轉化率最高可達二五%,目前工業上可做到一七.五%。轉化率愈高,表示技術能力愈強,每單位發電成本跟著下降,如同晶片製作上,奈米比微米製程技術高,每單位面積運算能力更強,運算成本更低。晶片業存在莫爾定律,每十八個月運算功能增強一倍,單位成本則相應下滑;同樣以矽為材料的太陽電池,發展型態也類似,雖然週期和幅度尚未有規律關係。
把一片一片加工完成的太陽電池拚在一起,成為太陽電池模組,再加上調節器把電轉成家中可用規格,就可安裝在住家屋頂或遮雨棚上,做為家用發電器。住家自己發電,可減輕蓋大電廠集中發電再輸送的壓力,做到能源替代和節能。以電廠發電再經各地高壓電塔和電線輸送的傳統模式,有超過一半的電是在傳輸過程中損耗掉,就像提著一個漏水的水桶走回家,漏的比剩的多。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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