一間31年的老牌家電元山科技,如何靠車用電子跑贏賽局下半場
一間31年的老牌家電元山科技,如何靠車用電子跑贏賽局下半場

元山科技雖在台灣家電界享有知名度,但外界不知道的是,車用電子站穩腳步,是台灣最大車用通風零件供應商。電子熱傳事業部總經理劉賢文說,熱傳業務未來朝汽車領域發展,汽車雖不是高毛利產品,但卻是高挑戰,前8月元山熱傳部門營收中,車用比例已經達到34.5%,其次電競風扇18%,高階工業點銲機營收16~17%,電力電子營收8%。

「我們定位是專業通風製造商,目標車用比例要拉高到4成。」劉賢文說。

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元山電子熱傳事業部總經理劉賢文表示,元山15年前就開始布局車用市場。
圖/ 王郁倫攝影

只是單純做風扇散熱模組嗎?劉賢文說,車用電子看起來好做,但其實需要投資,元山內部有很多軟體設計能力,因為直流無刷馬達風扇,必須有控制單元,內建ASIC控制晶片,看用哪一家MCU(中央控制器)去編輯軟體程式,配合汽車不同需求。

除汽車平台,劉賢文說,元山也看好智慧工廠能源平台需要高階散熱通風,內部正討論如何搭配智慧電源服務核心客戶。

兩大部門同拚轉身,產能擴增50%

元山目前有兩大業務,電子熱傳事業與家電事業。目前在中國東筦恆瀝廠生產風扇模組,東坑場則只做模組,未來計劃擴建同時生產風扇跟模組等零件,以因應車用客戶需求;台灣部分,台南官田新廠預計11月開幕,主要是期望生產車用零件,分攤高雄總廠的汽車電子產能壓力。

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元山科技是31年老牌家電商,元山開飲機存在許多台灣人的記憶中。
圖/ 王郁倫攝影

台灣製造成本不是比較高嗎?元山說,會在台灣設新廠,最大關鍵有二,首先是零關稅,其次是台灣初期量產反應效率都比中國高一點,但等產品線成熟,會移往東坑廠生產。

目前散熱模組營收有機會挑戰2億元,高雄廠風扇年產能約40萬組,恆瀝廠則120萬組,2019年東坑與官田廠擴廠完成後,產能預估會增加50%左右。官田廠面積4000坪,第一階段預估可產20萬組風扇,預計2019年首季投產,加上東坑2019年上半年第一階段可量產40萬組,年底拉高至60萬組,長期目標擴大至100萬組。

整合而言,兩岸風扇產能160萬組,預計2019年底會增加超過80萬組產能,增幅達50%。

朝健康家電發展,並看好汽車電子需求成長

家電部門則朝健康家電發展,董事長特助陳冠宏說,元山專注飲水機、空氣清淨機開發,推出飲水機可相容Brita濾心的產品,會通知濾心該更新,並有RO逆滲透及超濾可選擇,至於空氣清淨機,預計2019年跨入家用,除了解決PM2.5,也要解決二氧化碳濃度問題,「我們有這個實力」陳冠宏說,連松下、Diamond等大廠都對元山代工很滿意。

元山家電或許仍讓消費者稍有印象,而早在15年前,元山電子熱傳事業部就已經開始替車用音響大廠JVL及Harman代工,看好汽車電子成長需求,這家老牌業者也在台南官田與中國東坑廠同步擴廠,預估產能2019年將大增50%。

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元山計劃2019年兩岸風扇產能擴50%,以因應高雄廠滿載。
圖/ 王郁倫攝影
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元山從家電跨入風扇,現在是台灣最大車用通風零件商。
圖/ 王郁倫攝影

元山的散熱風扇系統也打入BMW X4的座椅手把系統,元山表示,現在的汽車座椅手把處功能增多,可以支援手機App通訊、充電,散熱需求增加,為通過車廠認證,元山的散熱系統必須經過負40以下溫度測試。

馬達部分也是元山的主力產品,提供給中國最大乘用車品牌的控制器有刷馬達,重量本來3公斤,在車輛輕量化需求下,也轉為提供1.2公斤重的直流無刷馬達,更省電,重量體積也更輕減,預計第4季推出,起停電池系統(Start-Stop)、皮帶傳動啟動BSG(Belt-driven Starter)也已在獲得該中國大廠中高階車款導入。

此外,發現元山與德國車廠合作多年,中國廣汽也找上門談合作,目前廣汽與比亞迪傳統車款座椅通風系統訂單都由元山交貨。

客戶是德系車廠,對手也是德商

而談了三年的賓士車廠,元山也開始協助M系列SUV車款開發直流無刷850W馬達及馬達水冷排,並在S及E系列車款車椅上提供散熱風扇與散熱片,在中控系統通風元件也有著墨。元山目前通風零件上,中控系統通風元件出貨量最大,而座椅風扇出貨量次之。

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元山熱傳散熱事業部目標4成業務來自車用市場。
圖/ 王郁倫攝影

元山熱傳的主力競爭對手都是德國業者,看好車用零件都能持續發展改良,所以元山聚焦持續投入。同時除原廠業務,元山也看好售後市場,然而目前手中的客戶,全然沒有知名電動車大廠如特斯拉,是否意味並不聚焦此處?

對此元山表示,目前確實沒有純電動車客戶,因為這些IT比例高的電動車新創供應商合作模式與傳統車業完全不同,但若雙B或Audi、戴姆勒、福斯等車廠跨入電動車領域,元山絕對會跟進。

元山表示,由於客戶遍布全球,配合客戶因應貿易戰調整,往往必須隨時調整,比方交匈牙利的零件改交墨西哥,或者本來交墨西哥的訂單轉交中國,所幸元山台灣廠產能充裕,所以調整空間也大。

關鍵字: #汽車產業
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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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