宏碁再次再造~該參考十年前的轉型策略?
宏碁再次再造~該參考十年前的轉型策略?
2013.11.23 |

兩則新聞,十年間 

2013 ****國際版面

2013 年 11 月 5 日,紐約時報科技版頭版新聞 ”Acer’s Chief Resigns Amid Slump in PC Sales”(「宏碁執行長因 PC 銷售低辭職)。筆者當時正在歐洲出差,在國際版面上看到台灣的新聞上了大幅版面。其中第一段文中寫到:

“Acer, the Taiwanese computer maker, said Tuesday that its chief executive, J.T. Wang, had resigned, citing an inability to come to grips with a downturn in the PC business.”

沒錯,提到的正是台灣電腦製造商,宏碁。董事長暨執行長王振堂宣布辭職。 

2003 ****商周版面

2003 年 1 月,商業週刊報導「宏碁轉型成功」。其中提到的轉型就是將品牌與製造分家。宏碁將製造業事業體獨立,也就是緯創資通,由林憲銘負責。acer 品牌,則由施振榮與王振堂領軍經營,當時稱為「新宏碁」。

當時媒體的焦點放在明基電腦與宏碁電腦兩個品牌之間的關係,以及和廣達、仁寶代工廠之間合作。但當年宏碁有另外一個重要的宣示是「從硬轉軟」。

宏碁成立了電子化服務事業群,提出了新的服務架構「微巨服務」,希望能將宏碁的營收的 15% 轉為來自軟體。當年這則新聞,媒體並沒有太多的報導與著墨。接下來的數年,宏碁的 PC 成長率高度成長,大眾媒體也鮮少報導宏碁經營軟體服務的成果和價值。
 

十年過去,轉型成功?

今天宏碁深度依賴 PC,宏碁十年前的轉型是否成功了?宏碁在 2000 年初的虧損危機後,將品牌與代工分家後並轉虧為盈。2005 年王振堂擔任宏碁董事長,時任宏碁歐洲區總經理的蘭奇升任執行長,宏碁接班團隊正式上路。

新的經營團隊接手後,從 2005 年到 2010 年出貨量高度成長,並在 2010 年 PC 出貨量達到全球第二。在 2008、2009 年金融海嘯時,也仍然保持 16% 與 29% 的高成長率。成績單算十分亮麗。

但同時也可以看出宏碁高度依賴 PC 出貨。2011 與 2012 兩年 PC 出貨銳減時,宏碁財報也出現了相對應的虧損。顯然轉型提供軟體服務的策略,營收上看不到成果。 

圖一:2006-2012年全球PC銷貨量,單位百萬台。資料來源 Gartner。整理:劉永信

圖二:宏碁 2011, 2012 營業利益虧損。資料來源:宏碁公開財報

路線之爭? 

2011 年是宏碁關鍵的一年。過去數年依靠「通路為王」的優勢,面對蘋果 iPad 進入市場並侵蝕市場,交出的竟是 -19% 的成長率!前一年 2010 年宏碁仍有 22% 高成長。相較於其他品牌公司,宏碁在 2011 年的衰退幅度最大,全球出貨量也掉至第四名。

同年,宏碁在三月份宣布重大人事異動 — 善於通路的執行長蘭奇經過董事會決議卸任其職務。主要的理由是通路庫存產生的帳務問題。不過後續也出現了路線之爭的說法,認為董事長王振堂比較支持投資智慧型手機和平板電腦,蘭奇則希望在通路策略上持續推近,讓宏碁 PC 出貨量能夠站上第一。蘭奇之後加入了聯想集團。

之後,我們可以比較一下王振堂帶領的宏碁,以及蘭奇加入的聯想這兩年的經營績效:

 AcerLenovo
2012 PC 市佔率10.39%14.78%
2013 Q3 平版市佔率2.5%4.8%
2011 PC 市佔率10.75%12.5%
2012 平版市佔率1.4%1.3%

資料來源:Gartner, IDC。整理:劉永信。

當然,這樣的數據無法說明當初的路線之爭誰才是正確。只是似乎這次宏碁董事沒有繼續站在王振堂董事長這一邊了。

圖三:2007-2012 年全球 PC 出貨成長率,單位%。資料來源 Gartner。整理:劉永信

圖四:2011 Q2 – 2013Q2 平板電腦市佔率。資料來源:IDC。整理:劉永信

問題在哪 

  1. 通路對電腦製造商的價值?

蘭奇在 2005 年之前擔任宏碁歐洲總經理,擅長經銷通路。他發揮所長,維持了宏碁五年的高成長。以科技業來說,一個策略能夠執行五年並且獲利非常不容易。

2011年蘭奇離開宏碁後,於 2012 年加入聯想並同時負責歐洲區業務,這是他最熟悉的市場,也是他發跡的地方。我們可以發現在 EMEA(歐洲、中東、與非洲)市場,宏碁從蘭奇離職後,市佔滑落十分劇烈。相對地,聯想在這個區域的出貨量逐步加溫,和宏碁原本近三倍的差距,到2013年變成超過宏碁。

光看這項數據可明顯看出通路對 PC 品牌商的重要性,以及蘭奇在宏碁擔任執行長時所作出的貢獻。

圖五:2009-2013 季 EMEA 出貨量。單位千台。資料來源:IDC。整理:劉永信

  1. 投資研發 

PC 是不是高科技? 若是,那需要多少的資本投資,才可以維持在全球前三名?以 2010 年為例,宏碁大約投入營業收入的 5.2% 作為研發費用。而在 2009 年時甚至不到 1%(詳見下圖)。從宏碁的投資比重來看,宏碁基本上把費用花在其他品牌或對銷售有助益的地方。但這個數據的警訊是宏碁幾乎沒有對未來其他產品與創新的投資。

產品創新需要資源與投資。有投資不一定會有產出,但是少量的投資對於企業未來的競爭力,會造成很大的威脅很隱憂。這也是目前宏碁的困境之一。

結論 

宏碁過去兩年多面臨了路線(策略)與創新(投資)之爭。在 WINTEL 的大思維下,Windows 產品仍佔產品線很高的比例,這是接任的經營團隊面臨的難題。

創辦人施振榮先生重新成為公司的舵手,但經營團隊能否跳脫過去習慣的思維 — 代工與 Wintel?施先生或許可以在軟體服務上,尋找適合的經理人,讓公司從硬體上逐漸思考轉型為軟體服務,提高營收比例。十年前轉型的另一個重點,這次,宏碁畢竟還是需要面對了。

轉自有物報告/SPENCER LIU

關鍵字: #宏碁
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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