三星拒為 Android 資助微軟、回歸零組件本業的啟示
三星拒為 Android 資助微軟、回歸零組件本業的啟示
2014.10.14 | 科技

本月初紐約州法院公開了微軟控告三星的訴狀。根據這訴狀,微軟與三星在 2011 年簽約,三星每賣出一台 Android 平板、手機或是 Chrome 電腦,就要付給微軟權利金。協議有效七年。

第一年,三星乖乖付了錢。第二年,2013 年,三星本來已經準備付了,連總數都已經告訴微軟了;但同年微軟併購了 Nokia 手機部門。三星於是宣稱協議無效,聲稱他們沒有義務付錢。

於是微軟控告三星違約。根據微軟的訴狀,三星第二年的權利金,連本帶利欠微軟 10 億美金以上,超過新台幣 300 億元。

(圖片來源:Jami3.org)

台灣廠商對三星感同身受

三星不甘心使用 Android 卻要付微軟錢,台灣的廠商應該都感同身受。除了三星外,微軟跟 26 家公司簽了類似協議,其中多家台灣科技廠商在列。第一個擋不住壓力,跟微軟簽的就是宏達電(2010)。另外宏碁、廣達、鴻海、仁寶、和碩、緯創、優派(Viewsonic)全部簽了。

這些公司每出貨一台 Android 手機或平板,微軟就賺到權利金。事實上微軟自三星賺到的錢,比微軟自己的 Windows Phone、XBox 以及 Skype 加起來還多

三星的困境

三星拒絕繼續付錢給微軟的另一個理由,可能是手機銷售不佳。三星剛公布的今年第三季營利,比去年銳減 60%。三星歸因手機部門的衰退來自沉重的行銷成本及平均售價下跌。一句話來說就是「便宜手機的競爭者越來越多」。

2011 年時三星還在蓬勃成長,付給微軟每台 5~10 美金可能還可以忍受。如今三星在高階市場競爭不過蘋果,在低階市場被中國的華為、小米、中興,以及宏達電、Sony 等夾殺,傳統的行銷戰成本也越來越高。此時一年 300 億台幣的贖金便成為不可負荷之重了。難怪三星要逃離這份協議。

Android 的美好與代價

當初為何三星(以及台灣眾多科技公司)要跟微軟簽訂協議?主要因為 Android 是免費的,因此 Google 不保證提供任何智慧財產權上的支援。所謂「不要錢的最貴」,Android 免費是最大的吸引力,也是最大的代價。

當初 Google 為了維護暢通的上網通道,不讓微軟重演獨佔電腦作業系統的歷史,因此免費推出了 Android。

微軟自然也不會束手就擒。微軟其實最早投入行動作業系統,在 2000 年就推出了 Windows Mobile,累積了深厚的專利實力。它自然要打擊快冒出頭的 Android。所以它積極的要求所有生產 Android 設備的廠商簽下協議,包括眾多台灣廠商。這些廠商大多原本銷售 PC,原本就與微軟關係緊密,很難拒絕微軟的威脅。

也許很多人會覺得微軟在吃 Android 的豆腐;但微軟認為這是他們多年在行動作業系統的投資換來的報酬。

訴訟

這個訴狀透露什麼消息呢?除了上面提到,雙方協議七年有效,以及金額達到每年 10 億美金以上以外,我們知道協議的結構是:

  • 三星要為每一台銷售的 Android 或 Chrome 裝置付給微軟錢。
  • 三星同時也把自己的專利授權給微軟,這部份可以扣抵一些錢。
  • 雙方另外簽了一份合作協議(Collaboration Agreement),也就是三星生產 Windows Phone 的部份。這部份的投資也可以扣抵第一項的權利金。

如今三星拒絕付錢。它主張當微軟併購了 Nokia 手機部門之後,就不再是「微軟」了(anti-assignment)。這有點類似鼎泰豐跟豬肉攤簽了一個銷售長約。可是有一天豬肉攤自己開了小籠包店。這時鼎泰豐當然就不願意繼續做生意了 — 我幹嘛資助競爭者啊?

但微軟主張雙方簽約時,三星就已經知道當時微軟跟 Nokia 緊密合作。另外,合約裡當初就清楚說明,這類型併購是不影響合約效力的。

誰會贏?沒有看不到合約的文字,無法確論。但微軟的說法較接近現實。雙方簽約時,微軟的確一直與 Nokia 深化合作,而且許多人揣測它們終將合併。再說,雙方都是超級大公司,簽約時都聘了超級大律師,應該已經在合約中預見了併購的因素。

靠爸韓國

比較有趣的是,微軟在訴狀中提到了三星為了逃離這份協議,沒有去法院打官司,反而跑去找南韓的反壟斷單位告狀,要求南韓政府強制降低合約中的權利金金額。

這就沒道理了。鼎泰豐跟豬肉攤吵架,怎麼可以去找經濟部修改私人合約?一來,本案中幾乎所有專利都是其他國家的專利,跟南韓政府沒有關係。二來,當初協議內就已經寫明,一切合約爭議由美國法院解決。三星找南韓政府干預,完全違反合約當事人自決的精神。

三星的未來

三星的處境日趨艱難。所有 Android 手機的作用系統都差不多,因此三星要差異化只能改變硬體。但硬體對使用者經驗的影響微乎極微。而且十幾家競爭,實在太慘烈了,利潤必然低。

更重要的是,現在極便宜的 Android 手機,其效能都已經「夠用」了。三星想在硬體上百尺竿頭更進一步,在高價市場上也許可行,在平價市場上無法增加利潤。

手機市場進入紅海,三星接下來的方向很明顯,就是回到其基礎 — 關鍵零組件。面板、記憶體、晶圓製造,這些三星在技術上領先,在生產上更有規模優勢的,才是三星真正遙遙領先的地方。三星最近才大規模投資 147 億美元建置晶圓廠,也說明他們往這方向移動。

過去台灣業界一直疑惑三星傾整個集團之力,扶植手機部門;雖然大大提昇了三星手機的市場競爭力(成本比別人便宜),但也造成其晶圓、記憶體部門等遭到三星手機競爭者的排斥,例如蘋果或是 Sony。蘋果跟三星的專利訴訟,以及蘋果把 A8 晶片交給台積電生產都可看到這個「不想資助競爭者」的緊張關係。

隨著三星回歸零組件的專業,接下來我們或許會看到三星的零組件部門發言越來越大聲,不再服膺於「手機部門」的總體策略之下。

台灣

當三星這頭巨龍把重量由頭(手機)移回到身體(零組件)時,所有的科技公司都會受到影響。與南韓發展方向高度重疊的台灣科技公司,該如何因應?

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本文出自有物報告。作者周欽華,創業者、作者、律師、科學家(依勞心程度順序)。曾任職台灣科技公司、美國專利申請與專利訴訟事務所、美國國際貿易委員會、台灣科技公司。PTT 桌遊版創版板主。

有物報告取名自「言之有物」,是一個內容深、觀點多、有時幽默的網路媒體。我們聚集了科技、財經、商業的業內人士,從專業的角度探討國際性的議題。

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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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