聯想為何買下IBM PC事業?
聯想為何買下IBM PC事業?
2004.12.05 | IBM

聯想在併購IBM的PC與筆記型電腦事業部後,已成為世界第三大PC企業。事實上早在3年前,聯想早就想要成為一個國際性的企業,但由於當時中國市場是世界成長最快的PC市場,因此聯想就把重心放在中國境內。

2001年聯想集團總裁兼CEO楊元慶上任後,就開始了聯想國際化的動作,首先是國際化人才的培訓。聯想內部人士透露,聯想先後與英特爾、微軟等跨國公司透過專案合作的方式,培養一批瞭解國際業務的人才,培訓範圍包括技術、產品、市場等部門。在此同時,聯想開始將部分產品拿到國外銷售,並建立了7個國外辦事機構,但是銷量很小--截至今年,海外業務占整體營收也不超過3%。

收購品牌,企圖打開通路

聯想人士透露,在試行海外銷售的時候,聯想發現其原有品牌名稱「Legend」在國外很多地方已被註冊。2003年4月,聯想決定將商標更換成「Lenovo」,當時外界預估聯想換標成本超過2億人民幣,其實真實成本非常低,因為聯想的業務主要還是在國內,但解決了商標問題,聯想想國際化就有恃無恐。

與此同時,聯想開始規劃全球化戰略,當時戰略布署的重點分兩部分,首先是鎖定北美市場、歐洲市場和日本市場,原因在於此三地是全球PC最大的消費區域,聯想全球化要取得成功,非在這些重點區域突破不可;其次是東亞、南亞、中亞甚至北非市場,但這些區域的競爭對手力量並不強。

更換商標之後,聯想開始把PC及一些設備外銷到歐洲以及北美市場。這種試探性的銷售讓聯想發現,在強敵如林的北美、歐洲市場推廣「Lenovo」品牌的PC,所耗成本極高。加上通路建立相當困難,要想迅速解決這兩方面的困難,只有收購另外一個品牌。

面對新題,整合雙方資源

2004年初,聯想開始與IBM進行談判。聯想相關人士表示,起初雙方進展得並不順利,中途還有富士康(鴻海擁有五成股份)攪局,但最終聯想還是完成了併購。分析人士認為,聯想集團「品牌」與「代工」並行的戰略可能會遇到當年宏碁遇到的問題——品牌廠商不願意讓一個擁有自有品牌的代工廠商為自己提供產品,因為那樣等於為自己培養了一個強大的競爭對手。

摩根大通(J.P. Morgan)一位分析師卻表示,上述的觀點已經不適用了,以原來的臺灣代工廠商為例,現在都在發展自有品牌(比如華碩),「戴爾讓聯想代工並沒有問題,只要自己賺錢就行」。臺灣人早就發現,給別人做代工太累了,做代工遠不如做自有品牌賺錢,這種兩條腿走路的策略是正確地。

當北京正處在白天時,地球背面的北卡羅來納州還處於茫茫黑夜之中,但IBM與聯想的遠距離不局限於地理上,兩公司在文化、管理風格等方面均存在很大的差異--聯想與楊元慶的難題,是如何縮短這種距離。目前聯想PC在全球的市場佔有率僅為2.2%,而IBM為5.6%,排名落後於戴爾(占16.8%)及惠普(占15%),收購IBM的PC業務後,聯想將成為全球第三大PC廠商。摩通大通曾公開預測,聯想收購IBM PC後,將大大擴展其PC方面的影響力,但聯想接下來將面對如何整合雙方資源的四個難題。

消化產能,面臨訂單重尋

首先是國際化業務拓展的人才問題。聯想現在由副總裁喬松主管海外業務,但喬松及其他副總裁(分別為劉軍、馬雪征、賀志強、俞兵、王曉岩)都沒有主管海外業務的經驗。消息人士稱,聯想2005年元旦前後可能公佈一份公司高階主管調整名單,海外業務的領導人將來自IBM。聯想近期開始讓一些員工參加短期英語培訓班,將於元旦前後派一些員工前往海外。

其次是品牌整合。此前有消息傳出聯想海外市場將與IBM共推聯合品牌,即Lenovo-IBM,但日前確定的是,聯想將繼續使用IBM的「Think」品牌5年。無論採用那一種,對聯想而言,都存在著讓用戶重新認同其品牌的過,因為用戶可能會認為,「這是聯想的東西,而不是IBM的東西」。

再次是海外機構的整合。IBM的PC事業群擁有1萬多名員工,分別來自數十個不同的國籍,擁有不同的生活特點、文化風俗、管理特色以及法律規則,如何管理這些員工對聯想是一個巨大的挑戰。更為重要的是,IBM在50多個國家和地區設立了100多個分支機搆,將為聯想帶來管理的挑戰。這與惠普收購康柏不一樣,惠普與康柏購併時,在相同的區域都設有規模差不多的分支機搆,購併的同時就是各分支機搆的合併,而聯想在海外基本上沒有分公司。 分析人士認為,在此情況下,聯想有兩種選擇:一是由IBM現有分支機構人員負責當地業務,二是由聯想派員分駐海外。但據聯想內部員工稱,聯想將採取一種折衷的方式,即IBM現有分支機搆人員不變,由聯想派部分員工分駐海外,參與當地分支機搆的運營與管理。

最後一個難題是收購IBM PC之後其產能如何消化的問題。2003年,IBM將桌上型電腦和伺服器訂單,連同墨西哥和蘇格蘭的工廠賣給專業代工(EMS)大廠Sanmina-SCI時,雙方簽訂了3年代工合約。消息人士稱,此次IBM出售PC事業當然可能也會簽定類似合約,但3年之後,聯想還會面臨重尋訂單的問題。

關鍵字: #IBM #聯想
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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