智慧型手機行業發展接近極限,將現裁員大潮
智慧型手機行業發展接近極限,將現裁員大潮
2015.09.02 |

摘要:HTC裁員計劃啟動,台灣共裁600人; 鳳凰網宣布將裁員轉型:內部郵件稱人浮於事;深圳交委約談滴滴優步,私家車被定性非法營運;不能開發票:Uber中國被指涉嫌偷漏稅等。

9月1日,據美國財經媒體CNBC報導,隨著西方和中國市場對智慧型手機的需求日漸減少,這一情況使得智慧型手機製造商的利潤下滑,曾經紅極一時的行業開始出現大規模裁員現象。

在過去的數月中,包括黑莓、HTC、聯想、微軟、高通(Qualcomm)以及松下(Panasonic)等,一大批智慧型手機製造商和零組件供應商宣布了裁員計劃。

由於縮減手機電池業務的規模,松下宣布裁員1300人。而微軟因重組其智慧型手機業務,則要裁員7800人。黑莓尚未公佈其裁員規模。專家分析稱,這些大型智慧型手機生產商和零組件供應商,正在全力以赴尋覓下一個增長市場,但與此同時他們的苦日子還沒有到頭。

市場研究公司Counterpoint Research研究主任Neil Shah表示:「**智慧型手機行業發展接近極限。**所出現的裁員無非兩種,一是聯想、摩托羅拉等傳統廠商所在的硬體領域,二是高通等公司所處的零組件領域。」

Shah表示,隨著智慧型手機在北美、歐洲以及中國接近飽和,一場完美風暴正在醞釀中。智慧型手機市場將出現需求下滑、低價中國產手機大規模湧入造成競爭愈加激烈以及庫存上升。他認為,大多數在特定市場取得成功後的智慧型手機製造商會加大產能,但結果只能是供應過量。

Shah指出:「就拿摩托羅拉舉例,其在拉丁美洲市場表現真的不錯。但隨著Huawei的低價產品進入這一市場,摩托羅拉的業績一直受到影響,現在造成產品積壓。」

市場研究機構IDC稱,由於上述因素的影響,今年全球智慧型手機的出貨量增長將減緩至10.4%,而上年的增速為27.5%。與此同時,作為全球最大的市場,中國的智慧型手機出貨量預計今年僅增長1.2%,而上年的增速為19.7%。

##HTC裁員計劃啟動,台灣共裁600人

9月1日上午消息,HTC全球裁員計劃啟動,台灣桃園與新北兩地證實HTC 10月底前將合計裁員600人,此外上海工廠也陸續傳賣廠、停工、裁員等消息,但未獲證實。HTC今天早盤股價上漲。據了解,HTC今年累計前3季每股虧損15新台幣。

HTC主管層宣布,將陸續在年底前,全球員工裁員15%,預估裁員人數將達2250人,並達成減少35%營運費用的目標。

不過,HTC表示,不會回應單一市場裁員狀況,僅強調裁員人數上限將為總體員工數的15%。

##鳳凰網宣布將裁員轉型:內部郵件稱人浮於事

今日中午,鳳凰網發出內部郵件,宣布裁員及轉型事宜,郵件稱,鳳凰網股票近期遭受了很大的估壓,完全背離了真實價值,被超賣。但該內部郵件並未公佈具體裁員幅度及補償方案。

對於瘦身計劃的出爐,鳳凰網認為,目前鳳凰的人員,有相當程度的龐大。人浮於事,架構臃腫,崗位重疊的情況,在鳳凰網比較普遍,工作瘋狂度與很多創業企業比,是天差地別的。

對於這次轉型,鳳凰高階主管表示,轉型的目的不是為了收縮,而是為了站住風口,贏得更大的發展,要想做到成功轉型,必須瘦身,同時也必須聚焦。

##深圳交委約談滴滴優步,私家車被定性非法營運

**繼7月滴滴、優步等專車平台被北京市八部門約談後,8月31日滴滴打車、優步深圳、易到用車3家平台首次被深圳市交委約談。**深圳市客運管理局認為,按照已查取的證據材料、現有法律和國家交通運輸部規定,私家車接入互聯網平台參與營運,實質上是以贏利為目的、為非特定對象提供運輸服務的非法營運行為,屬違法經營行為。該局要求各平台企業要依法依規經營,自查自糾、立即整改,否則將根據有關法規處罰相關平台。市交委還表示,下一步將加強對深圳市互聯網預約用車服務的執法監管力度。

延伸閱讀:Uber 用經濟誘因可以創造使用者習慣嗎? 帶來了巨額虧損

##不能開發票:Uber中國被指涉嫌偷漏稅

有消費者對北京商報記者報料,使用Uber中國旗下人民優步產品不能開發票,Uber官方回應稱,人民優步屬非盈利產品,目前不可開具發票。但在律師看來,從法律角度看,Uber中國的上述說法站不住腳。另一位消費者陳先生表示,儘管Uber中國的其他產品宣稱有發票,但開票過程複雜,不僅要填寫繁雜的相關身份信息,還要等待很長的官方回覆,「自己已經等待1個月有餘,尚未收到Uber中國承諾開具的發票」。

除Uber中國外,滴滴、易到用車、神州專車等平台均可開具發票。

延伸閱讀:Uber刷單方式曝光司機可獲三倍車費佣金

##9月起手機未實名就能接不能打,終極大招將停機

9月1日起,廣東營運商將啟用新規定,行動用戶逾期未登記會被先限制通信再被停機。8月31日,記者從廣州三大運營商了解到,9月1日,並不會真的停機。

**廣東移動表示,今天開始確實會對尚未實名登記的用戶做出更嚴厲的「提醒」,即限制通信服務。**換言之,用戶的手機能夠接聽電話和收簡訊,但無法撥打電話或發出簡訊。廣東聯通昨日也表示,聯通對老用戶以鼓勵和回訪為主,對於未補登記的老用戶採用電話、短訊提醒。

##微創業公司融資造假調查:80%創業者都在說謊

騰訊科技在調查中創業公司融資造假過程中,有創業者表示:

「80%以上的創業公司都會虛報融資,人民幣變美元,融資金額乘以3倍5倍太平常,甚至乘以10倍的都大有人在,而把根據業績情況分階段到位的投資變成一次性融資更是普遍做法。」

一位匿名投資人士向騰訊科技強調,80%以上的投資機構在投了新產品後,會希望存在部分融資水分,一方面有利公司加大知名度,一方面有利於下一輪融資時獲得更多利益,因此對創業公司融資虛報現像三緘其口。

原文出處:鈦媒體

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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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