台灣大軍,掃蕩中國手機市場
台灣大軍,掃蕩中國手機市場
2004.12.01 |

9個月的沈默之後,明基開始騷動。「離核准制越來越近了,我們要為市場開放做好準備,」明基電通副總經理黃漢洲透露,黃同時擔任明基中電通信科技有限公司總經理。
2004年2月27日,中電和臺灣最大的手機生產製造企業明基電通共同組建合資公司明基中電通信科技有限公司,明基持股51%,中電占49%。這讓明基在與南方高科、廈門中橋合作失敗後,終於獲得了進入內地手機市場的入場券。
從此,明基在內地開始卸下代工的招牌,其BenQ自有品牌手機開始鋪向各地的手機銷售店面。「今年的銷售量大概是50萬到60萬台,」黃漢洲向記者透露。不過,與明基在全球其他市場的表現相比,這個數字並不能讓明基感到滿意。
作為全球第五大手機製造廠商,在推出自有品牌後,明基手機在全球市場上已經風生水起。早在2003年,明基就在東南亞推出BenQ品牌的手機,目前已經成為當地市場的主要手機提供者,而在歐洲市場上,明基通過同英國O2(Orange)等運營商的合作,每個月出貨量達到近30萬台,今年底,該公司還將在歐洲推出自己的3G手機。此外,在高速增長的印度市場,明基的銷量僅次於諾基亞、摩托羅拉和三星,在南美市場上,明基手機銷量一直保持第三位的地位。
雖然在中國內地的銷量不高,但黃漢洲表示,這9個多月的時間,明基的手機通路鋪設工作已經基本完成,主要是「省包、地包,然後直達零售終端」的模式。「強大的製造能力和技術實力是明基的競爭優勢,」中電首席運營官谷雷表示,在完成通路等前期的準備工作後,明基將會成為國產手機強大的競爭對手。

**龍頭代工廠積極卡位

**在與中電合作之前,明基在內地的定位一直是手機代工廠商。「臺灣的代工廠商主要是從做PC和PDA方面轉過來的,技術實力比較強,」一位中國手機廠商負責人憂心忡忡地說,「國內做手機的很多是做家電的,缺乏技術積累。」在他看來,更大的威脅正在到來,大部分的臺灣手機代工廠商已在內地做好了卡位的準備。
11月8日,臺灣華寶通訊股份有限公司位於南京江寧開發區的新廠舉行開工典禮,按照華寶的規劃,初期的月?能可達150萬台。如果把全部廠房用上,此廠的月產量可達600萬左右。作為摩托羅拉、松下、海爾(Heir)和康佳(Konka)等手機的代工商,今年10月份華寶的手機出貨量突破100萬台,預計全年的出貨量將達到750萬台。
全球最大的筆記本電腦生產商廣達,也在手機代工業全力拚殺。2003年,廣達手機出貨量達到600萬台,2004年的出貨量預計可達到1000萬台,據自廣達的內部消息稱,廣達有意將其手機生產基地從臺灣轉移到上海。
鴻海早在2003年就在杭州設立了富士康錢塘科技工業園區,專門為UT斯達康代工「小靈通」(PHS)手機。據瞭解,該基地的出貨量保持在一年1600萬台小靈通手機的規模。此外,華宇、仁寶等也分別在吳江、昆山等地安營紮寨。
代工廠的雲集也帶來了產業鏈的群聚。11月17日,全球最大的CMOS攝像頭生產商豪威科技(OmniVision)宣布在上海松江設立工廠,「就是為了就近供應給我們的客戶」,該公司執行長洪筱英說。
與中國手機廠商相比,臺灣手機代工廠的競爭優勢是不容置疑的。麥肯錫的一份調查報告顯示:目前手機研發和生產領先的代工廠商的產量可以達到900萬台,而自有品牌手機生產商平均的產量只有600萬台,「代工業者的成本優勢不言而喻,」麥肯錫全球副董事徐源成表示。

**自有品牌是台灣代工廠下一步

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在全球市場上,代工業的勢力迅速崛起,麥肯錫也指出,2003年手機代工廠商和EMS(電子製造廠商)廠商占全球手機產能的29%,而到了2004年,這個數字上升到45%。
「台商的策略是一邊為別的品牌代工,一邊等待政策解凍,推出自己的品牌,就像是安置在『特洛伊木馬』中一樣,」一位國產手機廠商負責人擔憂地認為,遲早--特洛伊城的大門總是要被打開的。
「這些手機代工廠都是可能的威脅,」這位中國品牌手機廠商負責人指出,明基只是最近的例子,之前已經有臺灣大霸集團。作為摩托羅拉和西門子等手機的代工廠,在2001年,大霸憑藉其代工積累起來的技術實力和生產能力在內地推出了它的自有品牌DBTEL,2004年,該品牌在內地市場的銷量一度上升到國產手機的第三位。
同時,來自臺灣的英業達也開始通過進口的方式,在內地推廣它的自有品牌OKWAP,而華碩也在積極籌劃將自有品牌手機引入內地市場。
麥肯錫的調查也顯示,手機代工廠商在全球市場上正在逐步侵蝕品牌手機的市場空間。在歐洲,臺灣手機代工業者通過與電信系統業者合作,甚至威脅到了諾基亞的地位。2002年在沃達豐(Vodafone)的用戶中,使用諾基亞的用戶占45%,而來自向代工廠商訂製的手機只有2%;到了2004年,諾基亞只占25%,而代工廠商已經上升到了30%。
徐源成分析說,目前中國移動和中國聯通還僅是向品牌手機廠商直接採購,一旦他們逐步過渡到直接向代工廠商訂製,代工廠的成本優勢將是國產手機商所不能承受的。
不過,代工每台手機現在只能賺20元人民幣,「代工利潤率太低,」黃漢洲表示。因此在積累了研發和生產實力之後,代工廠商絕不只滿足於為人做嫁,而且目前產能嚴重過剩,從代工向自有品牌轉型已成為臺灣手機代工企業必然的選擇。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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