有「屏」安啦?美中貿易戰若邁入第四回合,科技業憂:一個都跑不掉
有「屏」安啦?美中貿易戰若邁入第四回合,科技業憂:一個都跑不掉
2018.09.27 |

美中貿易戰打到第三回合,高達2,000億美元的產品9月24日起遭加徵10%關稅,2019年更慘,升級成25%,所幸現在是「有屏有保佑」,筆電、AIO一體成型電腦、搭顯示器的桌機、手機、智慧手錶都尚未囊括在內,但科技大廠正在擔心的是:第四回合若上場,恐怕一個都跑不掉。

貿易戰一把火越燒越旺,沒有停的意思,美國川普政府宣佈的2,000億美元稅務調整項目中,已經將主機板、伺服器、顯示卡等產品都納入,但幸運的是,目前為止「有屏的電子產品」都倖免,但包括友達光電董事長暨執行長彭双浪、仁寶執行長翁宗斌都在關心的議題是:貿易戰是否還會有新一波實施?

科技大廠:貿易戰何時了,期中大選是關鍵

彭双浪今日出席GOLF學用接軌聯盟記者會,會後受訪指出:現在客戶都在看貿易戰是否繼續實施,若最後2,650億美元項目實施,就意味科技產品「一個都跑不掉」。

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友達董事長暨執行長彭双浪認為若再加碼關稅戰,科技產品一個都跑不掉,最後將使消費力萎縮。
圖/ 蔡仁譯攝影

仁寶目前主力產品如筆電或AIO都尚未在加稅名單,但執行長翁宗斌也透露,「真的有認真評估到中國以外地區設廠。」他早已經去過越南探路,下週還有一批團隊要過去越南,若要有什麼決定,他直言第4季會決定。

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仁寶總經理暨執行長翁宗斌認為第4季會決定越南廠擴產與否。
圖/ 蔡仁譯攝影

至於菲律賓雖已經考察多次,仁寶似乎已經廢止這個可能,翁宗斌坦言,因為菲律賓要從頭開始建廠,時間太久,蓋完來不及。

業者指出,現在台廠的共識就是以 11月6日的美國期中大選 ,將是貿易戰火是否繼續燃燒更炙熱的關鍵點,也是何以業者不願意現在就先做遷產能的決議,怕的是決議擴建後,貿易戰停止了,等於白做。

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緯創總經理黃柏漙認為全球生產據點可調配。
圖/ 蔡仁譯攝影

仁寶在越南早在10年前就有工廠,但目前都處於半歇業的狀態,沒有什麼主力產品在該處生產,然而客戶紛紛要求代工廠評估非中國區產能狀況,仁寶也必須檢視越南廠供應鏈及人力成本。

翁宗斌表示,仁寶一直在關注貿易戰狀況,跟客戶討論。「第4季就會做真正決定,」他也強調,一旦決定要把越南廠擴建為可量產據點,其實就是意味政策面有所宣佈,表示仁寶的主力產品都要受影響了(要被徵稅)。

仁寶目前有台灣平鎮廠生產工業電腦,墨西哥廠生產液晶電視,但主力生產據點仍在昆山跟成都,翁宗斌表示,若確定要去越南廠組裝,最快要4個月時間搬遷作業,但若連SMT(表面黏著封裝)產線都要過去,則約要6個月時間作業,但他也補充,若關稅對主力產品沒影響不一定會去越南。

貿易戰讓產品售價大增3成,消費力重創

然而讓業者擔心的不只是中國製造該找何處取代,而是貿易戰帶來的價格上升問題。如彭双浪所言,更讓他擔心的,倒不是「有屏」的科技產品被納入關稅加徵之列,而是一旦此事真的發生,則關稅只是上漲10~25%,但終端售價絕對不只是這個漲幅,加上相關成本,售價可能要超過30%。

而「越南生產」這個替代方案,也會拉高製造成本。相對日前仁寶副董事長陳瑞聰估若筆電移回台灣組裝,成本要比中國增加3%,翁宗斌則說,越南人工比台灣便宜,若在越南做,成本增幅應該不會超過3%,但即使如此,其實只要整體成本增幅不超過25%(2019年1月1日起的關稅增幅),客戶都能接受,並且吸收。

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貿易戰是否進入第四回合,業界認為期中大選是關鍵。
圖/ 好奇心日報

而為何相對英業達、緯創、和碩等大廠規劃墨西哥生產,仁寶獨鍾越南?翁宗斌分析,一方面是10年前仁寶就到越南設廠購地,二方面是,越南治安相對較好。

而面對代工大廠紛紛著手規劃非中國以外產能,友達彭双浪則說,IT產業過去20年都在中國,整個產業鏈不可能短期內轉移,但若客戶需要,友達在兩岸都有產能規劃,尤其面板的前段主要在台灣生產,中國則以後段為主,但台灣也有後段製程,所以可以配合客戶交貨,「我們可以調整的。」他說。

為人才,3家科技製造業巨頭齊聚

緯創、仁寶兩家代工大廠與面板大廠友達,26日難得齊聚一堂,為的是催生產業人才,建立學用合一線上教育平台,縮短過去為人詬病的產學落差,緯育執行長許延岳信心滿滿的說,未來不必台清交,只要來GOLF平台修課完成,就有機會到科技大廠面試。

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GOLF學用接軌聯盟目標年底有60家學校參與
圖/ 蔡仁譯攝影
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友達董事長暨執行長彭双浪期望百大企業參與GOLF學用接軌聯盟。
圖/ 王郁倫攝影

三大企業發起的學用接軌聯盟 GOLF(Gap of Learning & Field)上線一年,第一期獲得12所大專院校加入,吸引共1,238個學生線上學習,3家企業錄取113個實習名額,年底目標60所大學加入,緯創執行長黃柏漙表示,第二期計畫已開始啟動,目標是第一期計畫的5倍,未來甚至期望有更多誘因,比方課程可與學校學分連結。

翁宗斌指出,以美中貿易戰而言,越南廠是仁寶的備案,不少學校表示有越南籍學生具備雙語能力,對仁寶來講是一個很大的幫助,未來透過GOLF,除了台灣實習,企業也可以提供國外的實習機會,除科技業,未來也期望邀請金融、影像、醫療、機械、電動汽車等產業加入。

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GOLF學用接軌聯盟鼓勵年輕人透過線上實習,縮短對企業的認識差距,也讓企業找到更符合需求的學生。
圖/ 王郁倫攝影
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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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