從白牌之王走向品牌之路，雲達不只要吃掉戴爾、HPE的午餐，還要瞄準5G商機|數位時代 BusinessNext

NVIDIA堪稱今(2017)年科技界最火紅的公司之一，在甫於上週落幕的COMPUTEX展上，無疑也是最受矚目焦點。而值得注意的是，NVIDIA在COMPUTEX大會宣布了多起AI合作，但當中極少數能與NVIDIA站上同一個舞台的人，是廣達旗下的雲達（QCT）。

台灣人應該都對以NB代工起家的電子大廠廣達不陌生，但對雲達或許就不那麼熟悉了。不過若是在雲端產業提起QCT這個名字，可能會出現兩種極端反應：一是對雲達恨得牙癢癢的、一是豎起大拇指。

原因很簡單，雲達既是Facebook、Google、微軟等國際大型雲端服務商的合作夥伴，卻也是在資料中心市場稱霸多年的戴爾、HPE等品牌業者的大敵人。而更令這些傳統資料中心大品牌感到坐立不安的，是雲達現在不只已經大量瓜分Google、Facebook等客戶的資料中心訂單，也開始對二線雲端市場展開攻勢，要鯨吞蠶食他們的午餐。

抓住機會，雲達不甘於只做白牌之王

因為Google、Facebook這些雲端服務公司本身具有強大的工程實力和資源，在過去幾年來給了廣達跳過戴爾、HPE、IBM等品牌廠商，直接將產品賣給資料中心終端客戶的機會。但這個機會之於廣達的意義，不只是去掉中介商，換個客戶多賺一點錢而已。他們的目標，從來就不只是成為白牌伺服器之王。

「Barry（廣達董事長林百里英文名）常常告訴我們一件事情：我們不是只是提供一個硬體，我們希望是一個提供完全解決方案的供應商。」廣達資深副總經理暨雲達總經理楊晴華說：「我一直認為我們不是一家硬體公司。」

所以這些年來可以看到，廣達不只做原本擅長的伺服器硬體，也陸續切入資料中心必備的儲存設備、網路交換器，甚至跨足到軟體領域，和微軟、VMware等企業軟體業者結盟。

「我們的價值是有這些硬體，而且能幫你架構整個硬體和軟體Stack(層疊)，所以你只要把你的Application(應用)、Workload(工作負載)加上來，你就可以用，這是我們的價值。」楊晴華說：「甚至你Workload(工作負載)上來，我們可以幫你fine tune(微調)達到最佳效能。」他直指，沒有能力掌握資料中心這三大要素，沒有本事做出整個機櫃的廠商，是做不到這一點的。

隨著雲達的雲端業務規模不斷擴大，產品布局也愈趨完整，現在的雲達更敢於經營QCT這個品牌。曾經，雲達稱自己是「The Most Famous Unknow〈最有名的無名者〉」但現在的情勢已經不同，雲達除了連續幾年都在COMPUTEX期間在台北國際會議中心設置展示空間，也可以發現他們在企業識別、行銷等方面都投入不少力氣；2015年還在美國高調攜手希捷等多家資料中心供應鏈廠商，成立QCT雲端解決方案中心。另外雲達現在在美國和歐洲也分別都有完整的銷售團隊，更接地氣，也開始發揮區域作戰能力。

而楊晴華過去十多年來的一連串策略布局，現在也為他們贏得將版圖進一步擴張至二線雲端服務商市場，以及大企業市場的機會。

十年布局，要在二線雲端服務市場展現更大價值

雖然Google、微軟、亞馬遜和Facebook等雲端業者每年仍持續投資數十億美元，甚至是上百億美元建設大型資料中心，單單這一塊就已經是相當可觀的市場。只是鮮肉肥美，爭食者自然也會愈來愈多，而且在這些一線雲端服務大廠前面，可以加值空間的有限。因此，繼續開發下一層級的市場，就成了雲達的必走之路。

所謂的二線雲端服務商，是指工程能力和資源不如Google、Facebook那麼強大，但同樣有強大雲端運算需求的業者，這也是為什麼楊晴華看好在這塊市場可以展現出更高的價值。

雖然礙於客戶保密協議，楊晴華無法一一點名，但可以猜想，如線上遊戲公司，或是Uber、Spotify等等有大量數據處理需求的企業，都可能是他所指的潛在客群。而目前在這塊市場上，主要還是由戴爾、HPE等傳統IT大廠主宰。

對比之下，不論人力、資源、經驗、通路、服務力等各個面向，雲達的實力恐怕不及這些品牌廠數十年來的深耕，但楊晴華仍舊信心十足：「其實我只要隨時想到我們的value proposition(價值主張)，想到我們可以帶給客人的價值是什麼，這塊如果能持續增加，就不怕競爭對手。」他不願明說，但在這個傳統IT大廠主導的市場裡，他除了對技術實力有信心，也表示自己確實有一套不傳統的打法，為他們成功贏得許多客戶。因此現在除了在一線雲端市場每年可以享有固定成長，在二線雲端市場上，他更是看到了好幾倍的增長。

而他更有信心的是，進入這一層級的競賽之後，他相信那些沒有掌握資料中心三要素、無法自己做出機櫃的白牌業者，是連進都進不來的。

2~3年內，二線雲端市場佔比要提高到20%~30%

此外，楊晴華雖不願對財務數字表示意見，但早在2014年，雲達對廣達整體業績貢獻就已經上看15%，而市場估計過去二年多來，在NB市場低迷，雲端市場蓬勃發展的情勢下，雲達的營收貢獻可能已經提升到20%，若以廣達2016年營收約9000億元來估算，那雲達已經是一個營業額上看1800億元的大企業。

其中，來自一線雲端服務商的營收貢獻約佔九成，現階段二線市場的比例還不高。但二線市場其實才是更能彰顯雲達價值的戰場，因此楊晴華也喊出未來兩到三年內要將二線市場業務佔比提高到20%~30%的目標。他說：「這對我們策略上非常重要。」

而就像早在十多年前雲達就已經開始為二級雲端市場和大企業市場做足準備，現在楊晴華的腦中，也早已開始思考2020之後的布局。

迎接2020，下一步鎖定5G

「這幾年在雲端發展過程中，我們有很重要的一個成功的因素，或是說一直以來我們的信念就是持續投資。」楊晴華說：「因為我們想要把value proposition(價值主張)增大，增大，你的競爭性就愈強。」從大型資料中心到大企業，他一直在為下一波成長動能做準備，他掩飾不住笑意：「你會發現每個時期都有獲利來源。」而下一個他要鎖定的目標，是5G。

「接下來電信業怎麼轉雲化，跟雲的關係，我們已經在研究。」他說：「Barry提過5G我們不希望缺席，除了不想缺席，甚至希望扮演比較大的角色，很多東西都在孵化。」不過他賣了一個大關子，表示答案要等到明年2月的世界通訊大會（MWC）上才能揭曉。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。