小米赴港申請上市,三大事業營運數據曝光
小米赴港申請上市,三大事業營運數據曝光

市場謠傳多時,小米終於在5月2日向香港交易所遞交上市申請書,近3年的營運數據也跟著曝光。整體來說,相對於2016年的低潮,去(2017)年可以說是小米營運大復活的一年,包括智慧型手機和IOT產品的銷售都有顯著增長,帶動總營收成長67.5%,達人民幣1146.25億元(約合新台幣5434億元)。

智慧型手機銷售回升,營收大增逾6成

雖然小米近年來持續往多元化布局,智慧型手機已經不是唯一的產品,但截至目前為止手機仍是小米營運的最大支柱。而相對於2016年小米的智慧型手機銷量較2015年下滑了17%,掉到5541萬支,在2017年的銷售則是出現非常顯著的回升,達9141萬支。

小米近3年智慧型手機出貨量.png
小米近3年智慧型手機出貨量
圖/ 資料來源:小米

同時,在2017年小米不只有智慧型手機銷售量出現成長,智慧型手機的平均單價也有小幅增加,從2016年的人民幣879.9元(約合新台幣4172元),增加到至人民幣881元(約合新台幣4177元),而整體手機營收則是較前一年大幅成長65.2%,達人民幣805.64億元(約合新台幣3820億元)。

IOT跑更快,營收占比已突破20%

不過智慧型手機的表現雖亮眼,但因為同時間小米的IOT產品營收成長更快,年增88.86%,達人民幣234.48億元(約合新台幣1112億元)。所以智慧型手機的出貨雖來到高點,對整體營收的占比倒是從2015年的80%,2016年的71.3%,在2017年又進一步降至新低的70%。相對地,IOT產品的營收占比則是首度突破20%。

小米2017年營收分布.png
圖/ 資料來源:小米

而在硬體銷售之外,小米還有另一大事業是網路服務,包括網路廣告和網路加值服務,總計在去年成長了52.3%,達人民幣98.96億元(約合新台幣469億元),佔整體營收比重約8.6%。

網路服務營收近人民幣百億元

同時小米也公布了與網路服務營收表現密切相關的MIUI月活躍用戶數變化,相對於2015年底MIUI的月活躍用戶數約1.12億人,至2017年12月則是已經成長到1.71億人,維持每年20%以上的年成長率。

除了產品營收分布的變化,就地理區域來看,小米在海外市場也有顯足進展。相比於2015年小米有高達94%的營收都是來自中國,至2017年中國市場的營收占比已經降至72%。

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雷軍日前表示小米的硬體綜合淨利潤率不會超過5%。
圖/ 賀大新/攝影

硬體平均毛利率拉升至8.6%

此外,在申請書中可以看到小米創辦人雷軍日前提出「小米硬件综合净利潤率永遠不會超過5%」的宣言,不過從申請書公布的財務數字則是無法清楚拆分出小米在2017年的硬體綜合淨利潤率是多少。但可以比較明確知道的是,小米的智慧型手機成本在過去3年來有明顯降低,因此毛利率從2015年的-0.3%,2016年的3.4%,至2017年已經拉升到8.8%。

另IOT產品的毛利率則是有8.3%,所以小米2017年整體硬體平均毛利率約落在8.6%。而因為網路服務事業的毛利率相對高出許多,達60.2%,所以也幫助小米拉高整體毛利率水準至13.2%。

而從財務報表來看,雖然扣除營業費用後,小米本業仍有高達人民幣112億元(約合新台幣531億元)的營業利益,但因認列特別股價值減損,最終則是有高達人民幣439億元(約合新台幣2081億元)的鉅額帳面虧損。

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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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