靠著Surface擠下宏碁!Gartner:微軟成為美國前五大PC供應商
靠著Surface擠下宏碁!Gartner:微軟成為美國前五大PC供應商

在十月初的發表會上,微軟(Microsoft)才剛剛推出四款Surface系列新品,近年Surface系列成為微軟轉型成功的代表作之一,過去許多PC供應商就一直對微軟自行生產PC有很大的擔憂,如今這些憂慮已經變成現實。

根據Gartner公布的最新數據,微軟靠著款Surface系列正式在美國市場擠下宏碁(Acer),躋身美國前五大PC供應商,市場大佬排名洗牌。

微軟超越宏碁,成為美國五大PC製造商之一

從Gartner公布的最新數據,可以看出美國PC市場已經開始發生變化,惠普(HP)以30.7%的市佔率拿下第一,戴爾(Dell)接續排在第二名,聯想(Lenovo)則是第三名,這份報告令大家眼睛為之一亮的,是排在蘋果(Apple)之後的微軟。

Gartner
微軟以4.1 %的市佔率超越本來第五名的宏碁,首度成為美國五大PC製造商之一。

根據Gartner數據,微軟今年第3季在美國市場銷量為60.2萬台,與去年同期相比增加1.1萬台,雖然增幅僅0.1%,不過戴爾、蘋果、宏碁銷售銷售成長都呈現下滑,讓微軟以4.1 %的市佔率超越本來第五名的宏碁,首度成為美國五大PC製造商之一。

蘋果、宏碁、華碩出貨量皆下滑

若從全球市場來觀察,今年第三季聯想以1588.9萬台的出貨量、23.6%的市佔率拿下第一,接續排在第二、三名的是惠普和戴爾,跟去年同期相比,不論在出貨量、市占比例也都有成長。

Gartner
若從全球市場來觀察,今年第三季聯想以1588.9萬台的出貨量、23.6%的市佔率拿下第一。

另外一家機構IDC同樣公布了數據,聯想同樣以1615.2萬台出貨量、24%的市佔率拿下第一,全球PC出貨量年增5.8%;惠普市佔率年增0.3%,來到22.8%拿下第二名;戴爾以17%市佔率位居第三;接著是大家關注的宏碁,以出貨年增8.5%、7.2%的市佔率拿下第四,蘋果則是榜上PC廠唯一出貨衰退的業者,出貨量年減11.6%、市佔率衰退0.8%來到7.1%。

IDC
蘋果則是榜上PC廠唯一出貨衰退的業者,出貨量年減11.6%、市佔率衰退0.8%來到7.1%。

Gartner的榜單可以看出蘋果、宏碁、華碩跟去年同期相比,都呈現負成長,蘋果出貨量同比下滑8.5%,出貨量為490萬部,宏碁和華碩跌幅更是高達兩位數,其中值得觀察的是蘋果,在IDC的排名中是唯一一家唯一出貨衰退的業者,推測是許多消費者正在等待Mac mini、iMac、Macbook pro更新有關。

第三季整體看下來,全球PC銷售量算是表現平平,根據Gartner數據,全球出貨量6,723萬台,只增加了增0.1%;IDC的數據則認為,本季沒有延續第二季增幅,全球出貨量6,740萬台,較去年同期下滑0.9%,但仍優於本來年減3%的預期。

靠著Surface趁爭出擊的微軟

Surface推出至今剛好滿五周年,是微軟在個人硬體設備上的新嘗試,產品包括一體機、筆記型電腦,以及最受歡迎的混合型平板電腦,當初為微軟推出Surface系列的目的並不是要成為PC品牌製造商,而是希望藉由Surface來表現出Window系統的優點。

Surface Pro 6
根據截至2018年6月30日的這一財季,Surface系列比起前一年營收成長25%,來到11億美元。

根據截至2018年6月30日的這一財季,Surface系列比起前一年營收成長25%,來到11億美元,這也是營收首次突破10億美元,「成長的動力來自最新版本Surface的優異表現。」微軟執行長薩提亞·納德拉(Satya Nadella)當時這麼說。

雖然微軟目前只有在美國市場擠進前五大PC供應商,而要將這樣的成績複製到全球市場,微軟還要一大段路要走,不過對微軟Surface品牌來說,仍代表著非常重大的里程碑以及意義。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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