鴻海高含金獨角獸FII獲BAT入股,攜樺漢次集團瞄準假想敵GE、西門子
鴻海高含金獨角獸FII獲BAT入股,攜樺漢次集團瞄準假想敵GE、西門子
2018.05.28 | 物聯網

鴻海集團獨角獸「工業富聯」FII預計28日進入新股繳款期,由於認購踴躍,27日公布的20家戰略投資人名單,除國家官方參投,先前入圍的中國BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)3大互聯網巨頭各認購2178.6萬股額度,富士康早已跟三巨頭合作密切,此次入股無異是再次鞏固多方合作。

由於已是電子製造業龍頭,FII將從集團長期累積的製造專業,從邊緣運算與雲端協同合作、在工業物聯網中取得先機,而鎖定的工業物聯網主要對手就是西門子跟通用電氣。

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瑞祺是樺漢集團子公司,圖左起為瑞祺董事長朱復銓與總經理洪德富。
圖/ 王郁倫

FII募集千億資金,航空艦隊攜樺漢次集團前行

FII計劃把募資千億元資金投資在5G、數據中心及智慧製造上等8大項目發展,工業物聯網發展則是最重點的業務之一,根據FII公布資料,目前FII的工業機器人產能3900支,去年實際出貨3500支,單價6.6萬人民幣。

而鴻海次集團樺漢旗下包括網通設備瑞祺、機構廠沅聖、德國工業電腦品牌Kontron、S&T也都動員,扮演FII積極推動的工業物聯網產業中重要衛星技術單位。樺漢董事長朱復銓近期配合FII上市,長駐深圳。

配合中國2025中國製造政策,FII將是智慧製造解決方案推手,根據Accenture的《工業物聯網展望報告》和《工業物聯網市場定位報告》指出,2020年全球工業物聯網投資規模將超過5000億美元,到2030年經濟產值將超過15億美元,15年之間將對中國GDP帶來1.8萬億美元成長。

朱復銓表示,工業物聯網市場前景大,單是中國就有超過上兆元商機在其中,樺漢會針對工廠內硬軟整合協助FII做工業電腦基層技術發展,瑞祺電通則做網路安全、駭客管理及流量管理等3大管理,替中國客戶提供客製化。

朱復銓表示,美國客戶在中國資訊安全著墨不多,剛好就是瑞祺的機會,今年會先做一些基礎建設,2019年就會有明顯成長,帆宣MES智能系統整合,對網通通訊安全也有需要,

朱復銓說,若FII是一艘航空母艦,周邊還是需要很多驅逐艦及巡洋艦、飛彈快艇,樺漢集團所有公司就扮演此角色,彈性快速,集中火力又強。

FII客戶網羅科技大咖,戰略投資人間接合作

富士康釋出10%股權引進新股東,對FII持股也在此次釋股後降至85%,然而FII是富士康集團最核心的事業體,包括蘋果iPhone訂單及惠普、戴爾伺服器、華為基地台及相關金屬供應鏈、工業機器人都在內,可以說是鴻海集團最精華的一塊肉。

以發行價13.77元概算,騰訊、百度、阿里巴巴等大廠各自拿出2.99億人民幣,折合約13.75億新台幣資金,工業富聯表示,這些資金都已經到位。

若攤開FII公布的主要國際大客戶名單,包括Amazon、Apple、ARRIS、Cisco、Dell、 HPE、華為、聯想、NetApp、Nokia、NVIDIA等科技大咖全在榜上,以去年的財報來看,前5大客戶占營收比重達到72%,也不難理解騰訊、阿里巴巴為何入股。

工業富聯說,入選的20位戰略投資人,都是考量投資者資質及跟工業富聯的長期合作關係後決定的,對方必須有好的市場聲譽及影響力,或者是國有企業及國家投資基金等,其中騰訊、阿里巴巴及百度等科技巨頭的投資閉鎖期(不可以出售)為3年。

Apple Special Event 2017 年 9 月
FII最大客戶就是蘋果。
圖/ Apple 直播

FII獲利貢獻占鴻海約5成,高含金獨角獸

何以說FII是鴻海集團最肥的一塊肉?根據招股說明書,FII獲利一直占鴻海總獲利5成比例,手握雲端、通訊、工業機器人3大前瞻產品線,也難怪吸引BAT入股,未來虛實整合都可以與富士康緊密合作。

FII旗下包含三大事業群,分別為科技服務事業群、雲端服務事業群以及網路訊息事業群,2017年FII總營收3545億人民幣(約新台幣1.66兆元),是鴻海集團年營收4.35兆元的38%,稅後純益158.67億人民幣(約新台幣745億元),約是鴻海集團去年獲利的52%。

FII也自結2018年首季財報,第1季FII自結營收為776.9億人民幣(約新台幣3573億元),年增率19.8%,約占鴻海集團首季財報34.7%,但首季稅後純益26.3億人民幣(約新台幣120.98億元),約占鴻海獲利50.2%。

不僅顯示是鴻海獲利一半的貢獻來源,從FII對鴻海的獲利貢獻高於營收貢獻來看,也可知道FII掌握的訂單含金量高於鴻海其他事業體。

由於FII占鴻海獲利貢獻5成,此次FII增資10%後,鴻海持股稀釋,也意味未來鴻海可以從FII認列的收益從95%降低至85%左右。

分析師認為,這也是為何鴻海要減資20%主因(獲利貢獻5成的公司增資10%),未來若FII再釋股,鴻海或許也不排除再減資減少用不到的資本額。

第2季獲利估優於首季,毛利比鴻海高

FII招股說明書也公布2018年上半年業績預估,估半年營收為1460億元~1545億元人民幣,年增率6.8%~13.1%,歸屬於母公司純益53.5~55.6億人民幣,年增率0.6~4.5%。

從這推算FII第2季業績,營收預估將在683.1~768.1億人民幣之間,小幅低於首季,但第2季稅後純益將達27.2~29.3億人民幣,會高於第1季,從此處看來鴻海第2季獲利也將比首季樂觀。

5G
FII預估將募集千億元台幣資金投資於5G及工業物聯網應用上。
圖/ shutterstock

分拆FII去年營收,其中通信網路營收約9800億元,占營收高達6成比例,且毛利率高達13.65%,雲端事業營收5500億元左右,約占33%,毛利率4.65%,而精密工具與機器人雖只有44億元,但毛利率49%,也成為FII未來將致力於發展的關鍵產業。

阿里巴巴騰訊合作密切,電動車著墨深

富士康跟幾大戰略投資人騰訊跟阿里巴巴合作密切,比方說富士康跟騰訊早已宣布合作開發工業機器人,並討論如何用AI優化智慧製造流程,比方用影像檢測或數值預測機器耗損度。而富士康跟騰訊早已合作電動車,合資和諧富騰在南京設廠,總金額116億人民幣,騰訊還投資特斯拉,而富士康則是特斯拉主要供應商。

騰訊
騰訊跟鴻海合作關係密切,雙方合資電動車,並共同投資AI領域項目眾多。
圖/ 何佩珊/攝

富士康跟阿里巴巴合作更是密切,不只多年前就合資與軟銀成立機器人控股Softbank Robotics Holding,也合作電動車,如合資投入新創小鵬汽車,並合作雲上貴州應用電商平台,在海外阿里巴巴也跟富士康共同投資印度電商Snapdeal,並也一起投資物流業百世物流。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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