[數位觀點]鴻海頻出手抓品牌  郭董為那樁?
[數位觀點]鴻海頻出手抓品牌 郭董為那樁?
2016.05.19 | 科技

過了三年,Nokia宣布要強勢回歸了,只不過,這回帶上了鴻海。

科技產業近年變動劇烈,大企業之間的購併、整併愈發頻繁,昨日晚間再出一樁大新聞,曾經是眾多人心中愛牌的Nokia,被微軟給轉售了,而且對象之一就是才剛成功收購夏普的鴻海集團。微軟將以3.5億美元的價格把Nokia功能型手機(Feature Phone)品牌使用權及部份相關設計權,賣給鴻海集團旗下的富智康(出資3.3億美元),以及新成立的芬蘭公司HMD(出資0.2億美元),交易預計於下半年完成。

富智康nokia
圖說:富智康發出新聞稿宣布Nokia品牌的合作事宜。

回溫一下歷史 黯淡的Motorola及待起的Nokia

iPhone帶來的震撼教育,讓三家曾貴為天王級的手機品牌掛了,一是黑莓(待價而沽多時,但近來已無太多人關心),其他兩家是都已經被賣掉的Motorola以及Nokia。

Google在2011年宣布以125億美元買下摩托羅拉行動業務(Motorola Mobility),同樣是震撼業界,當時,Google相中Motorola豐富的專利組合—1.7萬項美國專利,為了增加與蘋果、微軟較勁的籌碼,以及保護當時還正在茁壯的Android以及生態系統,這是相當重要的策略。不過,3年後,Google再把摩托羅拉手機業務以29.1億美元賣給中國PC品牌聯想,可是Google仍保留了摩托羅拉行動業務大部份的專利,並授權聯想使用摩托羅拉的專利及其他智慧財產。

只是聯想買了Motorola之後,不僅大裁Motorola員工,而且去年還因為認列Motorola虧損,讓聯想手機業務大虧錢,到目前為止,聯想的手機還在因品牌過多而有失焦的危機,併購後在業務上尚未看到太大的效果或挹注。

看完了摩托羅拉,再回來看這次的諾基亞,2013年微軟以37.9億歐元(當時約50億美元)收購諾基亞手機業務,另外再以16.5億歐元(當時約21.8億美元)購買諾基亞的專利資產,合計總交易金額為54.4億歐元(當時約71.7億美元)。

與Google一樣,微軟也是隔了3年後將諾基亞再度轉手,賣給HMD及富智康。

HMD是什麼公司?

HMD是一家什麼公司?根據Nokia新聞稿,目前僅了解HMD是一家新成立的芬蘭公司,但從即將上任的高層名單,不難看出與微軟有相當深厚的關係,例如HMD執行長會由Arto Nummela出任,他曾是Nokia的資深高層,現在則是微軟行動裝置業務部門(Mobile Devices Business)主管,負責大亞洲、中東和非洲。另外,HMD的總裁將由Florian Seiche擔任,他是現任微軟行動資深副總裁,曾在Nokia、宏達電擔任重要位置。

另外,業界也有另一種看法,HMD公司其實是鴻海進入品牌的緩衝公司,只因鴻海跨進品牌在代工廠是大忌,因此透過一家獨立的HMD公司,就可對外形塑一種HDM是客人、鴻海只是接單的說法,如此便能向其他客戶交代的過去。

HMD也指出,跟Nokia簽署戰略品牌及智慧財產權的授權協議後,擁有10年的Nokia品牌使用權,後續將推出Nokia品牌系列產品,包括採用Android系統的智慧手機和平板電腦。HMD在未來三年將投資5億美元進行Nokia產品的全球行銷。另外,Nokia Technology將佔HMD董事會一席。

鴻海攜Nokia 再戰一回

鴻海與Nokia的合作十多年,在Nokia盛世時代,富智康隨著Nokia在全球多地設廠,但當Nokia倒下,富智康也深受重傷,今年第一季財報富智康虧損384.8萬美元,比起去年同期獲利6,528萬美元,狀況差了許多。而且Nokia的訂單大幅減少了之後,前幾年,富智康在北京亦庄的Nokia生產基地更改成了協助創客設計、少量生產的地方。

不過,老戰友將再次合作,此次富智康也與Nokia Technology和HMD簽署了合作協議,包括富智康可根據建議製造及分銷諾基亞品牌產品、與HMD發展智能手機及平板電腦的業務。

Nokia
圖說:Nokia在網站宣布將重返智慧手機、平板電腦市場。(圖片來源:Nokia官網)

但在硬體不值錢的時代,鴻海買手機公司,首先著眼的當然不會是那多少多少的出貨量,論Nokia品牌力,的確還有一些吸引力,特別是在某些發展中國家,不過,對鴻海來說,更重要的應該是後續新商業合作機會,以及Nokia Technologies及HMD授權的知識產權,而且只花了3.3億美元,(對照夏普投資案的龐大金額),對郭董來說可能眼睛都不會眨一下。

別再叫鴻海代工廠了

而鴻海近期兩樁品牌投資案—夏普與諾基亞,令外界好奇郭董到底是為了什麼?如果只是解釋為了圓品牌夢,是狹隘的說法,更重要的是有了品牌,就能了解通路以及市場最新的動向,鴻海就打通了一條完整的產業路徑。

過去代工廠是離消費者相當遙遠的一群人,所有的指令都是客戶下達,規格、技術多由客戶訂,一如前富智康行政總裁程天縱所說,代工廠沒有掌握通路,那就等於沒有掌握消費者需求。特別是現在已經變成是消費者為王的時代,所有喜好、需求是消費者決定,不再是品牌廠來主導,如果還是一直停在做代工,終將萎縮而告終。

對鴻海來說,考量與現有客戶的和諧與信任,做品牌就像是不能直接戳破的氣球,但這幾年其實還能看到鴻海以低調的手法在嘗試,從與美國品牌InFocus合作賣手機,甚至在便利商店賣大電視,儘管鴻海對外始終不承認InFocus是鴻海佈局品牌的暖身,但接連著投資夏普和Nokia,不禁讓人聯想鴻海從幕後走向幕前(品牌)是遲早的事。

由於鴻海早已耕耘上游零組件、中段的系統代工多年,如果掌握了品牌,相對就能掌握消費者,快速洞察市場冷熱,一條路打通了之後,後續可以做的事就有很大的想像空間,未來發展的品牌產品自然不限於是手機或家電,現在的鴻海也已經不只是代工廠。

只是,鴻海目前還是以代工為最大營收來源,當後續投資的品牌越做越大、越成功,鴻海勢必得處理與現有客戶的競合關係,客戶抽單、轉單,就會立刻影響鴻海集團上下的表現,這將是鴻海展開轉型策略後,不得不面對的重要問題。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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