中美貿易大戰讓PC、伺服器全中槍,狂備3個月庫存也難撐過2019年春
中美貿易大戰讓PC、伺服器全中槍,狂備3個月庫存也難撐過2019年春
2018.09.20 | 策略

中美貿易戰火持續開打,新公布的2000億美元中國輸美產品,2019年起提高關稅至25%,電腦零組件業者全中槍,包括主機板、顯示卡、光碟機、電源供應器及路由器等等,伺服器與桌上電腦業者衝擊更大,業者已經拉高北美庫存3個月備戰,無虞到年底,但2019年就得見真章。

美國政府宣布再加碼對中國輸美2000億美元商品加徵10%關稅,2019年1月1日起更要提高至25%關稅,其中囊括台灣居龍頭地位的主機板、光碟機及顯示卡等產品線,也因此,業者早已默默提高運貨量到北美倉庫,庫存水位已趁機增加高達2~3個月。

伺服器大廠英業達8月營收衝上498.7億元,創合併營收歷史新高,緯穎8月營收169.9億元,也是歷史次高,桌機代工大廠精英8月營收也是34個月來新高,達32.18億元。

PC業者建立庫存備戰

根據品牌業者表示,目前北美桌上電腦系統,若連顯示器一起綑綁銷售,暫時不必加稅,但若獨立桌上電腦主機銷售,那麼也必須納入9月24日起的10%加稅名單中。

然而以DIY為主的主機板則確定會被課徵10%稅率,品牌商華擎總經理許隆倫表示,目前仍還在釐清品牌桌機加稅細節,倘若品牌桌上電腦不加稅,但DIY業者(主機板與顯示卡)加稅,恐怕會重重打擊北美DIY市場空間。

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華擎總經理許隆倫表示華擎是唯一100%不在中國生產主機板的業者,最近客戶紛紛上門。
圖/ 王郁倫攝影

許隆倫表示,目前所知主機板品牌同業都提前運很多貨過去美國,所以預估關稅影響在第4季並不大,但「運再多不可能運一年份」,當庫存陸續清完後,2019年關稅問題就要見真章。

華擎科技是目前4大主機板中,唯一主機板製造基地在越南,而不在中國的,也成為此次美國調高電腦零組件關稅受惠者,「美國稅務對我們完全沒傷」許隆倫說。

許隆倫笑說,美國一宣布關稅提高,立刻就有客戶上門詢問越南生產可能性,「來找的人增加」,但因為不確定性太高,越南協力廠也不可能因為美國川普就大幅擴充因應。

一方面建立北美庫存,一方面業者也評估要求中國代工廠轉移生產基地,評估代工廠非中國區產能是否足夠,若來不及轉生產據點,即使第4季關稅增10%,品牌業者也會繼續運貨輸美備戰。

2019年關稅效應見真章

北美市場除關稅大增,對電腦業者而言,近期熱議的英特爾處理器缺貨反而影響有限,主要是因為北美消費者偏好高階機種,高階規格占英特爾處理器銷售比例高達35~40%,反而是中南美對低價機種需求較高,也因此,英特爾缺貨主要集中中低階,對北美市場需求打擊有限。

而若主機板品牌因北美關稅上升而漲價,華擎甚至可以配合同業同步調高售價,並趁機擴張市占率。「至少沒有殺價的必要」許隆倫表示,處理器缺貨的好處就在此。

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Intel 處理器缺貨,但業者另一個憂慮的,是北美對桌上電腦零件展開加稅懲罰。
圖/ Intel

英特爾將在10月8日發表Z390主機板,並在10月20日開始推出Coffee Lake-S高階8核心處理器系列,要搶吃年底前最關鍵的一波聖誕節買氣,在新品推出下,華擎樂觀預估第4季一定會比第3季好。

然而讓主機板跟顯示卡業者憂心的,恐怕是零組件進口被加徵關稅,那麼到美國市場銷售時,「DIY打不過系統商,因為25%稅就會貴很多。」許隆倫也擔心,儘管華擎本身不受25%關稅影響,但電源供應器及顯示卡因關稅而價格上漲,勢必也會影響美國消費者自組電腦意願。

伺服器需求4成來自北美

不僅電腦零組件多數在中國製造,將遭衝擊,伺服器也同樣名列關稅調整名單。「大家都在找路,找其他地方生產」許隆倫說,TrendForce記憶體儲存研究(DRAMeXchange)調查也顯示,由於北美市場的伺服器需求約占全球四成水準,考量中國生產的不確定因素,代工廠也已開始評估轉移生產重心,將產線遷至東南亞、台灣等地。

但業者強調評估歸評估,要不要遷廠,1.客戶意願,2.成本價格反映,3.供應鏈成熟度,4.土地水電穩定,都是考慮條件,日前仁寶總經理陳瑞聰才說,回台組裝筆電成本要直接多3%。

DRAMeXchange資深分析師劉家豪指出,美國關稅制裁對伺服器代工廠的影響最大,廣達、緯創、英業達與神達都將面臨關鍵零組件成本墊高的壓力。目前大多數代工廠的組裝與測試產線(L10)設立在美墨邊境的免稅區,所以受到貿易戰的衝擊較小,主要影響將會是主機板製造業務(L6產線)與中國本地製造封裝的伺服器記憶體模組。

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廣達台灣有6000多位研發工程師,林口也有產線,但規模目前不大。
圖/ 王郁倫

對此廣達維持先前說法,除北美有組裝線,也重申會配合客戶需求調整海外產能,目前廣達在歐美及東南亞、台灣都有據點,最終在哪裡生產都由客戶主導,東南亞據點也不會是從零開始。

緯創則表示目前伺服器主機板在中山廠生產,但組裝在許多海外據點,包括墨西哥,台灣新竹也有三座工廠,包括兩座醫療GMP認證工廠,及一座ICT產品生產據點。而在菲律賓也有客戶服務中心,對於是否可能在菲律賓或台灣擴產線?緯創表示不是不可能,但菲律賓會從當地供應鏈成熟度及產能規模是否可取代中國這兩方面評估。

英業達出貨北美的伺服器整機產品,除了會維持在墨西哥與捷克廠組,台灣桃園也有一點主機板生產線,但不會全部移回台灣,對於傳出準系統(L6)以上產品線回台生產,英業達表示目前還沒有計畫。

華擎伺服器業務由子公司永擎負責,今年下半因為已經跟二三線資料中心業者合作,客戶有因應策略轉至其他地區組裝,目前北美業務不受關稅影響,許隆倫也表示,受惠下半年新品出貨,營運有機會比上半年成長一倍,第3季單季打平,第4季期望開始獲利,2019年可望有3~5成業績成長。

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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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