IT大廠競逐GPS百億商機
IT大廠競逐GPS百億商機
2006.03.01 | 科技

二○○一年,台灣GPS(Global Positioning System全球衛星定位系統)的產值僅有一百一十九億新台幣;二○○五年,台灣GPS產值已大幅成長為五百五十八億新台幣,四年之內,台灣GPS產值成長超過四倍,造就百億商機,並成為僅次於手機(一千五百九十億新台幣)、WLAN(六百三十五億新台幣)的第三大通訊設備。
「二○○五年,是台灣GPS產業揚眉吐氣的一年」,一位瑞銀證券分析師表示。經過幾年的市場教育,以及車用導航的快速普及,在二○○五年,不論是中游的模組業者,或是下游的代工與品牌業者都大發特發。
時間回到二○○二年。當時,台灣GPS產值僅僅在百億規模上下振盪,此後,隨著神達推出GPS PDA產品之後,造成GPS應用風潮,不僅延續PDA生命周期,提供GPS模組業者生存契機,更創造出台灣GPS產值此後年年上漲破百億的行情,也為日後IT大廠爭相競逐的態勢留下伏筆。因此,事實上,這場百億成長戰爭的序曲就是由神達領軍,後面跟著是中游的GPS模組業者,以及少數的成品代工業者所共同扮演的。

二○○五年
GPS上中下游都賺錢

二○○六年一開春,廣達就以股權交換方式,與鼎天進行策略聯盟,預計取得鼎天近四成股權,成為單一最大股東。這個大動作使得原本就已經火熱整個二○○五年的GPS市場,再度投下震撼彈,漣漪正逐漸向外擴展,百億戰爭就此進入新的階段。
以GPS中游的模組業者來說,環天,二○○四年營業額為七億新台幣,每股稅後純益達十二‧一四元,但是到二○○五年營業額卻一舉突破十六億元大關,年增率逾一二五%,每股稅後純益約十四‧二元,較去年成長約十七%。
被廣達投資的鼎天,二○○五年營收創下歷史新高,達新台幣十二‧九三億新台幣,較○四年成長五二‧六%,預估二○○六年業績成長三成以上。法人預估二○○五年全年稅後EPS為三元以上,二○○六年稅後EPS預估將達到四‧五元左右。而在廣達策略性入主後,業績成長幅度更可能超出當初預期。
另外,在下游的成品業者方面,自創Mio品牌的神達,二○○三年決定轉型朝向GPS發展之後,經過二年經營,二○○五年出貨大增,達到三百萬台,比二○○四年成長三倍。
老字號的金寶電子,○五年受益於全球GPS大廠麥哲倫訂單持續增加所賜,出貨量比○四年成長六成,有機會挑戰一百萬台,營收達到三十六億元以上。

二○○六年開始
IT大廠主導GPS新戰局

看到台灣GPS中游與下游業者在二○○五年大賺,再看到ABI(請記者補全名)所推估,全球GPS市場到二○○八年,預計其產值可達到二百一十五億美元(七千一百億新台幣)的巨大市場規模,GPS市場已經引起許多業者覬覦,尤其是過去的IT業者,紛紛在○六年加入百億戰爭的行列。
以目前台灣GPS產業鏈的規模來看,主要是以中游模組以及下游成品代工廠為主體,不過從○五年台灣五百五十八億GPS產值內容來看,終端成品與產品代工業者就佔了超過七成的比重,中游模組的產值不過三成。工研院IEK研究經理紀昭吟就表示,在二○○六年的GPS市場上,模組產品的市場需求勢必逐漸減少,傳統模組廠商必須轉型開發系統產品,否則將難以繼續獲利的榮景。意謂著,中游模組業者若不積極轉型,將在這場百億戰爭中首先被淘汰出局。

大廠卡位
宏碁華碩廣達動作迅速

可以預見的是,當廣達在宣佈投資鼎天之後,這場百億成長戰爭第二個階段,就從二○○六年開始,將由神達、廣達、金寶、大同、宏碁、華碩、英華達等IT大廠主導的新戰局。
「我們就是看中它未來的發展性。」宏碁品牌產品行銷企劃處副總經理張敬仁
對於宏碁切入GPS市場,不諱言地直接點出,宏碁就是要來先卡位。他認為,「未來GPS市場是品牌的戰爭,宏碁以一個品牌業者而言,初期投入成本與風險並沒有很高,絕對是可以嘗試,而且也能搶佔一個市場印象的地位,雖然現在談成果是很不切實際的,但是我相信,GPS的發展絕對是可以期待。」
而在二○○五年第四季才加入GPS產品研發行列的華碩,二○○六年更將積極佈局高、中、低階價位,除GPS PDA手機外,也不排除推出純GPS產品。華碩電腦可攜式產品事業部經理陳任安說,華碩將會以完整的產品線來競逐GPS市場,「絕對不會缺席」。
不僅是宏碁、華碩與大同等傳統IT業者,連新興競爭者都非常積極要進入GPS的市場,像是前些日子在電視台強力放送的「GO阿姨」的GONAV品牌就是由正瀚科技所創,另外,還有在汽車百貨通路鋪貨的Altina也是由國內的聯鑫開發所自創出來的品牌,可見,百億戰場不只傳統IT業者在玩,也是新進者的試金石。

品牌之外
GPS代工商機驚人

另一方面,這個階段,不只品牌之戰,同時也是代工之戰,二○○五年,全球GPS產品總數超過六百萬台,代工商機驚人。瑞銀證券科技產業分析師就指出,從廣達入主鼎天,進軍GPS的動作來看,並不會對神達等自有品牌業者造成立即性的影響,反而是其他代工廠,如英華達、金寶等業者會有威脅。因為,隨著國外GPS大廠,如Tom Tom與麥哲倫等業者不斷拓展歐美市場,後面支援的台灣GPS代工商機也成為兵家必爭之地。舉英華達為例,其最大客戶Tom Tom在○六年,就把部份訂單交由廣達,可見,GPS百億戰場在代工領域也已開打。
此外,隨著國內IT品牌業者逐步進入之後,像是宏碁、華碩都有意擴大GPS與PDA手機的市佔率,因此,先搶得國內品牌業者的訂單是目前代工廠的當務之急。
最終,眾所關心的是,誰會是百億戰爭的贏家?從產業鏈觀之,上游無聲、中游無望,看來,唯有下游的製造業者才有獲勝的可能,不過,○六年,絕對不會是百億戰爭的終點,因為這是一場持久戰,比氣長、比財力、也比創意,因為,「誰的產品夠新、夠創意,才有可能在未來的GPS市場搶佔一席之地」,SiRF亞太區業務副總裁暨台灣分公司總經理林宏正如此表示。

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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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