從徵才變成裁員1500人!再見了,HTC曾經的輝煌盛世
從徵才變成裁員1500人!再見了,HTC曾經的輝煌盛世

你還記得HTC嗎?那個連蘋果、三星都緊緊跟隨的HTC、那個市值曾經達到371.8億美元的HTC、那個曾在全球創下4500萬支銷售紀錄的HTC、那個曾經引領Android陣營的HTC。

根據大數據服務商QuestMobile數據,HTC在中國手機市場市占已經被歸類到「其他」,今年為止手機出貨量僅500萬支。

說不會裁員,如今裁掉全球員工總數的四分之一

去年(2017)八月時,HTC營收只剩下30億元,緊接著在九月時,宣布以11億美元(約新台幣330億元)將成員約2000人的Pixel手機代工研發團隊賣給Google,並授權Google智慧財產專利,當時董事長王雪紅還曾說:「宏達電不會裁員,還要大量找人。」

在賣掉2000名員工給Google不到一年的時間,本周HTC傳出裁員1500人的消息,受影響員工大部分來自台灣的製造部門,以目前HTC全球6450名員工來看,這次的裁員占全球員工總數的四分之一,這波裁員後HTC全球員工將剩下不到5000人,單看這個數字也許感受沒那麼深刻,如果跟2013年正輝煌的時候相比,當時的員工可是有1萬9千人,幾乎是現在的四倍之多。

HTC
裁員背後說了一連串的理由,其實字面背後的意義,HTC間接承認現今銷售情況已不如以往。
圖/ shutterstock

而這次幾乎裁掉一整個廠區的員工,根據宏達電官方說法,主要是為了對台灣地區進行製造部門的「組織優化」與「策略性人力資源配置」調整,並「確保產能與市場需求相符」進而「確保營運效率及競爭優勢」,說了一連串的理由,其實字面背後的意義,HTC間接承認現今銷售情況已不如以往。

事實上,今年第一季的財報已經很慘了,HTC公布營業淨損為新台幣 52 億元,營業收入為新台幣 88 億元,跟去年同期(2017 Q1)相比,當時的營業淨損為新台幣 24 億元,營業收入為新台幣 145 億元。值得注意的是,今年第一季是因為把Pixel手機團隊給Google,因此進帳11億美元,才得以扭轉連續11季的虧損,如果把這筆營業外收入扣除,HTC今年第一季相較以往其實並沒有改善,依然呈現明顯虧損。

曾經興盛的HTC王國

成立於1997年的宏達電,早期是以ODM、代工生產為主要業務,過去曾推出全球首款Windows掌上型PDA以及Windows Mobile 智慧型手機,像是從2008年開始,推出的Touch產品線,像是Touch Diamond、Touch Pro、Touch 3G 、Touch HD,在當時都是相當優秀的產品,當時Touch Pro甚至還配有前置鏡頭,用戶可以自拍、打視訊電話相當前衛。

htc Touch Pro
當時Touch Pro甚至還配有前置鏡頭,用戶可以自拍、打視訊電話相當前衛。
圖/ wikipedia

接著,HTC成為2007創立的開放手機聯盟創始成員之一,從製作Windows Mobile手機,轉為採用Android系統平台。在2009年時,推出全球首款採用Google Android為作業系統的智慧型手機「HTC Dream」研發代號G1,這支手機雖然稱不上完美,但卻奠定了HTC日後的成功,接著推出的Hero、Droid Incredible、Evo 4G,2010年的Google Nexus One都是經典力作。

事實上,在推出「HTC Dream」後,HTC積極著手改造Android 介面,讓這套系統變得更加好用、吸引人,可以說HTC讓Android有能量與iOS一較高下。

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2009年時,推出全球首款採用Google Android為作業系統的智慧型手機「HTC Dream」研發代號G1,這支手機雖然稱不上完美,但卻奠定了HTC日後的成功。
圖/ wikimedia

HTC在2011年曾達到371.8億美元的市值高峰、股價也來到1,300元,根據英國市調機構 Canalys在2011年所公布的資料,當時在美國市場,HTC正式擊敗蘋果成為市占率最高的智慧手機廠商,當年第三季出貨量達 570 萬台,占比 22.9%,幾乎快要到達四分之一的比例。

不過好景不常,2010~2011年Google 轉而與三星推出第二支以及第三支的 Nexus 手機,也就是從這時候開始,三星在Android陣營開始逐漸壯大,HTC接著2012年推出One X、2013年的One Max、2014年的One(M8)等,似乎都挽救不了走下坡的頹勢,反而是三星逐漸接管了Android的標準,2014年HTC開始在美國市場落後蘋果、三星、LG,市場份額只剩下6%。

陸市占率太低,淪落為「其他」品牌

至於另一個大家都想競逐的大市場 — 中國,2010年宏達電董事長王雪紅曾在演講時說出「HTC是中國人所創立的品牌」,隔年HTC手機就在全球創下4500萬支銷售新高紀錄。但去年(2017)HTC在中國的市占率僅剩0.4%,而根據大數據服務商QuestMobile數據,今年首季HTC在中國手機市場市占少到被歸類為「其他」,連名字都淹沒在榜單中。

王雪紅 _HTC董事長兼執行長(右)_Rick Osterloh_Google硬體資深副總裁(左)_
2017年Google用11億美元買下HTC的Pixel手機代工研發團隊,宏達電4000名研發團隊中的2000人,轉而替Google效力負責生產Pixel產品。
圖/ 蔡仁譯攝影

2017年Google用11億美元買下HTC的Pixel手機代工研發團隊,宏達電4000名研發團隊中的2000人,轉而替Google效力負責生產Pixel產品,而剩下2000人的HTC自有品牌團隊,則繼續研發銷售量日益下滑的手機生意,過去HTC太過於專注在「高階手機」市場,但卻沒有意識到高階手機市場已經慢慢走向飽和,高價手機一旦賣不好,就非常容易在很短的時間內跌價。與此同時,更忽略了正在蓬勃崛起的中低端市場,沒能掌握市場先機,讓曾經輝煌一時的手機帝國,走向末日黃昏。

VR大夢也無力回天

過去一段時間,每當外界詢問HTC手機部門的未來發展時,董事長王雪紅的回答總是「我們正聚焦在虛擬實境(VR)」,彷彿VR能成功扮演支撐HTC版圖的秘密武器。

2016年HTC率先跨入虛擬現實(VR)應用領域,推出虛擬現實頭戴式顯示器「HTC Vive」,從數字來看,HTC Vive在2017年的市占率達47.26%,居所有品牌之冠,此外根據遊戲開發者大會(GDC)2017年的報告,有33%開發者偏好在Vive平台上做開發。研調機構Canalys也預測,在2017年HTC推出的VR一體機「VIVE Focus」加持下,2018年出貨量可望突破150萬台。

HTC
從數字來看,HTC Vive在2017年的市占率達47.26%,居所有品牌之冠。
圖/ shutterstock

VR事業看似能成為HTC的救命仙丹,但事實上HTC Vive在2017年出貨量只有50萬台,落後Sony的170萬台以及Oculus Rift的70萬台排名第三;同一時間,手機出貨量也僅有500萬支,經濟規模無法支持正常營運。

雖然從市占率以及開發者的偏好來看,可能會以為HTC的VR事業發展得很順利,但現實是VR裝置仍在萌芽階段,仍然在虧損當中。沒錯VR前一段時間的確非常熱,雖然HTC的產品在全球看似擁有不錯的市占率、產品品質也很不錯,但目前VR的應用場景仍有限,除了玩遊戲、娛樂用途,目前也幾乎很難看到在學校、商用等領域的普及。

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就算HTC的VR產品再怎麼棒,一年頂多賣個上百萬台,營收很難超越手機。
圖/ 蔡仁譯攝

另外跟手機相比,VR裝置的市場規模本來就不大,一般人也不會三天兩頭就買一台新的VR裝置,因此就算HTC的VR產品再怎麼棒,一年頂多賣個上百萬台,營收很難超越手機。

在手機、VR產品都難以撐起經濟規模的情況下,HTC這次裁掉1500人,或許也不令人太意外,而HTC過往的盛世就像是嘎然而止的一個朝代,再見了,HTC曾經的輝煌。

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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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