大陸作通路也可以不必繳學費
大陸作通路也可以不必繳學費
2004.10.01 | 科技

全球最大通訊混合類比訊號晶片公司之一的Silicon Laboratories(SL)最近在中國大有斬獲。先是大陸最大手機商TCL宣布將在新款照相手機中採用SL公司的系統單晶片,不到兩個月,大陸另一家手機大廠波導也宣布採用SL的晶片。
SL能得到這些中國大客戶的支持,甚至宣布在上海成立實驗室來加強研發速度,背後功臣就是代理SL產品的益登科技。台灣通路商包括世平、友尚等5年前就開始布局大陸,益登科技雖然鴨子滑水,但一出手就緊抓住了成長快速的通訊半導體市場。

**走出大廠靠山,大陸尋商機

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手上握有全球最大繪圖晶片公司nVidia的通路代理權,讓上市才一年多的益登科技,今年仍穩坐台灣前三大通路商寶座,全年營收預估220億台幣,上半年年報益登科技也維持了模範生的表現,EPS2.27,達成預測目標94%。
在營運能力方面,像是應收帳款週轉率15.13次、平均收現日數24.12天、存貨週轉率24.96次等,益登都維持台灣前十大通路商中表現最佳的廠商。「我相信愈簡單、愈透明,收錢就愈快!」44歲的益登董事長曾禹旖在業界一向謹慎著稱,他強調「賣客人真正在用的產品」,是他過去維持通路商模範生的祕訣。
不過除了財務透明,營運快速,投資人要求更多,中信證券分析師麥海浩就指出,益登營收70%一直集中在nVidia這家客戶,「雖然nVidia這兩年一直是當紅的繪圖晶片公司,但畢竟不像英特爾、德儀及三星有著穩定而廣闊的產品線,」麥海浩強調,走出「nVidia概念股」的光環,是益登要追求成長必需努力的方向。
「要追求成長,不外是透過新產品、新市場及併購對手,」行銷大師菲利普柯特早在10多年前就指出企業追求成長的三大鐵律,而益登很清楚自己的特色,在「新產品」的代理,就像當年找到了nVidia這家一飛沖天的公司,但現在益登不但要保有找到新產品的競爭力,也開始要往「新市場」找動力。

**穩紮穩打,一家家拜訪客戶

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這個新市場就是有「世界工廠」之稱的中國大陸,但也是充滿機會與危機共存的市場,益登要如何和以前一樣小心控管營運,又繼續快速成長?
事實上益登在2001年底時就登記了上海辦公室,但是曾禹旖先放100萬美元後卻按兵不動,主要還是在擬定進軍的策略。曾禹旖指出,像是益登過去代理日本OKI的類比晶片,主要功能就是手機來電的和弦鈴聲而大受市場歡迎,讓他感覺到市場新的消費需求一直在出現,也讓他決定走出過去一向熟悉的PC領域,走向市場潛力十足通訊市場。
看好大陸手機市場的蓬勃發展及強大的市場力,但不能否認益登比較缺乏經驗,但是曾禹旖並不急,用了將近一年的時間,他遍訪東南沿海大廠,從小靈通到TCL全部掃過一遍、從天津、北京、到上海、杭州、深圳的手機製造代工大廠及零組件公司,一一了解每一家公司的需求,
過去台灣通路最難克服的第一關,就是收帳的問題。許多公司一開始為了衝業績,卻種下未來的惡果,「也是因為我們沒有過去產品包扶,可以讓益登清楚的思考要合作的對象。」曾禹旖指出,像益登為了增加收帳的速度和品質,寧願選擇品牌大廠的代工客戶,「而且有大陸的手機大廠做背書,經由保證付款,益登的應收帳款品質可以繼續維持的更透明。」他強調慢有慢的好處。

**潛藏3年,營收一鳴驚人

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曾禹旖過去在半導體通路業界最傲人的成就之一,就是益登成立以來往來數百億生意,只有被倒過20萬。而開始決定要進軍中國時,「我一直在想面對新市場、新產品,我要找什麼樣的人來打這一場仗?」最後他寧願找來了兩個從沒有大陸市場經驗的台灣人和新加坡人來主管大陸市場,「沒有包袱和偏見,一切從零開始,雖然開始有點慢,但是未來的根基可以打得更穩。」
「別忘了我們很會找特殊利基型產品,」曾禹旖指出,像許多大陸廠商採用的CP2101系統單晶片,不但能將既有界面升級至USB功能,還包含完整的驅動程式支援,使它很容易導入產品設計,「加上成本又低」曾禹旖強調,成本低但多功能的晶片,最能符合現在變化快速的手機市場。
也是在「從零開始」及「堅守利基產品」的兩大方針,讓益登2002沒有動作、2003只有500萬美元營收,但是今年一下子衝上5000萬美元,較前一年成長近10倍之多,也讓同業吃了一驚,而未來益登在大陸能否像過去一樣維持著「幾乎不被倒帳」的憂良傳統,又能搶佔市場,考驗顯然會比過去還要艱鉅。

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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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