李詩欽:英業達物色物聯網、車聯網新創,投資或收購都是選項
李詩欽:英業達物色物聯網、車聯網新創,投資或收購都是選項
2016.11.04 | 人物

科技產業走入下一個世代,為了轉型或預作準備,大型企業投資新創的意願也提升,代工大廠英業達董事長李詩欽表示,英業達物色好的物聯網或車聯網公司,瞄準技術佳、能帶動商業模式的標的。

他認為,未來不論是智慧家庭或智慧汽車都將打散原有的產業類別,特別是汽車與英業達本業的距離較大,但他也強調尋找的不是做車用電子這類現在就看得到的應用,而是能擴越到更遠層次的團隊或公司。

今天不投,明天會後悔

新政府上任後,不斷拋出鼓勵新創的政策,其中日前國家級投資公司因鎖定「B輪」投資而引發爭議,對此,李詩欽委婉的說,英業達很多是從微創或A輪開始投,能有B輪募資的新創其實已經往Prove of Business的方向去走了,可能政府有自己的看法,但他也進一步強調,「台灣需要多一點人投資,不論是政府或企業民間也好,政府有心是好事,今天不投,明天會後悔!」

至於國家級投資公司也希望號招民間企業參與,英業達是否有意參與?李詩欽表不意見,因為英業達已經有自己的投資規劃。

兩大投資策略

英業達目前的投資策略可分為兩塊,一塊只投「微創」,由內部的「創新育成團隊」負責,「支持年輕人的性質,以台灣為主,金額不大」他說,據了解,去年投資資金約新台幣3,000萬元,但因金額不大很快就運用完畢,因此今年內部調整,打破上限。

不過,李詩欽也表示,大型企業畢竟還有商務的考量,因此另一塊就是由英業達內部的創投基金進行投資,主要是投資跟英業達本業有關的領域,像是雲端、大數據、物聯網,投資標的以矽谷的新創公司為主,約25家左右,多從A輪進入。

代工大廠受到PC大衰退影響,積極發展其他業務,英業達目前在伺服器代工以量跟技術來說算是領先同業,另一方面則將重心投注在智慧家庭,對於未來佈局,李詩欽坦言,英業達在雲跟端的部分已有一定規模,但要進入物聯網時代,還需要往上擴充,做物聯網的「端」產品都很小,雖量很大,但價值不高,所以怎麼找出新商務模式是公司得思考的重點,智慧家居及車聯網這兩大類還有很多空間,他不諱言正在物色好的公司,必須不是現在看得到的,而是能擴越到更遠層次的公司,不論是投資或收購都有意願,但目前尚未找到標的。

他也認為,台灣大企業不是不願意投資,而是接觸新創的機會較少,也沒那麼專注,另一方面台灣新創環境不像矽谷跟中關村,談投資的風氣盛行,大企業容易接觸新公司,投資自然較多。

展望明年:伺服器成長,墨西哥、捷克擴產

展望2017年,他認為,主要成長的產品還是落在伺服器,筆電維持現狀,也因為伺服器需求穩定,反而讓英業達的海外工廠需要擴增,由於墨西哥廠及捷克廠都是做伺服器組裝,直接面對客戶,現在正進行擴產,其中墨西哥的場地規模將擴大一倍。但他也直言,伺服器雖預期量成長,但業者之間競價十分激烈,挑戰不小。

另外,英業達的穿戴裝置客戶Fitbit,最新一季財報大幅低於華爾街預期,第三季EPS為0.19美元,累積前三季EPS為0.41元,比去年同期的0.72美元衰退不少,加上第四季展望疲軟,股價應聲大跌。

李詩欽認為,手錶型的穿戴產品市場相對有限,主要因取代性不大,但手環型產品仍樂觀,主要是功能增加,像是最近在出貨的防水型表現不錯,只是他也坦言,穿戴裝置有其自我的限制,例如飛到國外想要調時差就不能調,還是得靠連接手機來調整,不過,全球運動族群不斷擴增,運動穿戴的市場依舊看好。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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