惠普、戴爾退位微軟、蘋果冒出頭
惠普、戴爾退位微軟、蘋果冒出頭
2006.07.01 |

根據(紐約時報)的報導,iPod系列與Xbox 360都是美國去年最熱門的聖誕節禮品,iPod Nano更成為名單中的第一名。
美國做為全球最大消費市場,消費行為具有全球性指標。每逢感恩節、聖誕節等消費性電子銷售旺季,美國零售業巨擘沃爾瑪(Wal-Mart)賣場商品架上的MP3播放器、液晶電視、數位相機及手機等消費性電子產品都有驚人的銷售成長,熱門商品甚至會缺貨。iPod與Xbox 360可以說是去年最具力道的兩項最「火」商品,也代表新的供應鏈正在崛起。
從今年「台灣科技一百強」榜單的變化中,可看到「iPod概念股」與「Xbox概念股」的名次明顯進步。例如七○%營收來自iPod訂單的英華達,一進入榜單就位居二十一名;Xbox概念的緯創,從五十二名進步到第七名。
過去創造台灣資訊產業奇蹟的PC供應鏈,如今周旋在低毛利泥沼裡,榮景不再,首要原因是微軟與英特爾的「Wintel」架構已經壟斷個人電腦規格,導致國際品牌如戴爾、惠普等產品差異化小,產業從終端到上游零組件都在殺價競爭。加上這些大廠都有暗中的默契,不會讓領先的廣達、仁寶獨大,讓產業形成「占有率相對小的品牌商」對「寡占的代工商」,因而培養第三勢力如英業達、緯創以牽制。去年英業達拿到惠普消費型筆記型電腦與日本東芝(Toshiba)的大單,出貨量成長逾倍,因此今年「台灣科技一百強」排名從五十九名升到三十二名。

**Xbox 360與iPod熱賣

**遊戲機產業與MP3音樂播放器不同,品牌廠商可自訂規則。例如次世代遊戲機大戰中,新力為了在各項規格領先,不惜延遲PS3上市,讓微軟Xbox 360搶得先機,但任天堂(Nitendo)的Wii卻輕鬆以低規格與創新搖桿設計,區隔市場而獲得掌聲。寡占的市場型態與差異化產品策略,形成三方壁壘分明的供應鏈。加上遊戲機廠商一向習慣賠本賣,從遊戲軟體賺錢,因此硬體供應廠商壓力較低。
台灣廠商在Xbox 360的全球供應鏈中占有重要的角色。從上游晶片設計、封測、無線模組、搖桿、電源系統、封裝機版到最後的整機組裝,幾乎都參與。包括台積電、日月光、矽統、聯電、台達電、正崴、昆盈、亞旭等,都屬於Xbox概念股。
MP3音樂播放器市場則以iPod一家獨大,市占率約四八%。所有供應廠商自然水漲船高。蘋果的供應策略一向穩定,不常換供應商,卻又讓毛利率維持在一定水準下。供應鏈的各家下游廠商,不用面對太激烈的終端產品降價,帶來的跌價壓力,相互成為利潤分享的生命共同體。
而台灣的iPod概念股則較為集中,組裝廠包括英華達、鴻海、華碩與廣達,其餘是機殼的可成、綠點,與同協、正崴、連展、今皓等零組件材料商。
回顧去年各供應廠商表現,由於蘋果新產品周期快,iPod概念股稍勝Xbox概念股。但展望未來,卻有可能呈現相反情況。
據蘋果電腦財報資料顯示,今年第一季iPod出貨量達八百五十二萬多台,但成長走勢已開始疲軟,加上惠普與微軟都有開發多媒體影音手持裝置的傳聞,微軟甚至打算開類似iTunes的線上音樂商店,對iPod未來都有影響。市調機構IMS Research預測,iPod未來五年成長將低於一○%。
反觀Xbox 360因為搶先上市,以及在遊戲網路市集的提早布局,加上微軟與遊戲開發商合作態度積極,知名投資銀行摩根史丹利就預測,Xbox銷售將會超越PlayStation。遠離PC產業成長趨緩、競爭過度的戰火,遊戲機與多媒體影音播放器將繼續成為消費性電子的重要成長動能。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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