三星引爆第四季手機大戰
三星引爆第四季手機大戰
2004.09.15 | 科技

燈光昏暗的秀場中,水銀燈強烈地打在舞台上,模特兒手中擺弄著今年最迷你的照相手機,攝影機的鏡頭聚焦在充滿設計感的銀炫外殼上。模特兒手中這兩款只有巴掌大的貝殼機,是三星在今年夏天以來,推出的第五款新機型,接下來3個月,三星還會推出多款新手機,預計至少會有11支新機問世。
「全力衝刺台灣市場的市占率,是下半年最重要的目標,」三星電子台灣區總經理高裕燦多次表示,根據全球市調機構Gartner的調查顯示,今年第一季三星手機的全球市占率躍升第三大,在亞洲的市占率則名列第二,但三星在台灣的市占率始終在銷售排行榜的五名外。為了拉高在台灣的市占率,三星要以密集的「機海戰術」,嘗試改寫台灣手機市場的排名。

**現象一:三星機海戰術,
諾基亞、MOTO嚴陣以待

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根據過去的經驗,短短兩個月暑假,手機銷售量就接近百萬支,是業者眼中的銷售黃金期,業者無不卯足全力,爭相推出新機,衝高銷售量。
但是今年暑假已經結束,手機業者之間互相較勁的氛圍卻愈來愈濃,「諾基亞在台灣市場一連串的動作,讓市場悄悄起了變化,」神腦電信行銷部訊處協理施晃嘉觀察道,因為今年初諾基亞台灣分公司進行人事調整,使得台灣地區的行銷活動出現長達4個月的空窗期,這4個月,除了讓摩托羅拉繼續穩座市場龍頭位置外,也給了其他品牌竄升的大好機會。
從今年4月1日上任至今,諾基亞台灣分公司總經理徐志達(Loren Shuster)經過3個月的重新整軍再出發,「重新回到龍頭地位」是徐志達最重要的任務,因此八、九月份連續兩個月推出新機種,並計畫在年底前推出4款低單價機種及4款摺疊機。
眼看二、三名對手都發動機海攻勢,目前市占率以21.3%遙遙領先的摩托羅拉,並不敢掉以輕心,為了穩住台灣市場的龍頭地位,摩托羅拉正加快新機推出的腳步,預計在10月底前,就有7款中高價位的手機進入市場。

**現象二:諾基亞降價求生,
MOTO、易利信跟進

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除了不斷推新手機、創造話題,企圖以產品新鮮度來刺激消費者的換機需求外,目前手機通路的競爭模式,卻也正在悄悄地產生「質變」。
諾基亞總部為了挽回日漸下滑的市占率,第二季開始調降部分機種的價格,企圖犧牲利潤保住市場地位,這波「降價行動」也在台灣市場發酵。
雖然在公開場合中,徐志達幾乎閉口不談降價策略,但是,通路業者卻透露,徐志達上任後,「諾基亞因為產品線到位,對於市場價格反應也比以前靈活。」
以往,國際大廠在給予零售通路的利潤,也就是賣出一支手機店家能夠賺取「佣金」都比其他二線品牌低,而且差距甚大,賣一支國際大廠的手機,頂多只有三、五百元的利潤,但是部分二線品牌手機給店家則高達1000至2000元不等。「對於通路經銷商而言,佣金的空間愈大,在銷售時候靈活度也愈高,」索尼愛立信台灣分公司總經理葉順發指出,易利信也將原來的只有5%左右的利潤,放寬到8到10%。而摩托羅拉個人通訊事業部總經理蕭承統,在8月上任後也宣布,將要調整現有的佣金制度,調幅將是過去的數倍,企圖以利誘經銷商的方式取代過去死板的訂價策略,讓產品價格更具競爭力。

**現象三:大廠頻頻出招,
台廠以守為攻

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面對諾基亞與摩托羅拉在台灣市場頻頻出招,葉順發卻顯得老神在在,「機海戰術是否會奏效,其實見仁見智,」因為現在台灣的手機市場中,一年多達50種品牌、300款手機,真正能夠創造效益的新機,幾乎寥寥可數,「而且過多的新機,會造成行銷上無法聚焦的困難,」葉順發指出,因此,易利信一季最多只出三支手機,葉順發強調,「策略看準一點,利潤自然浮現。」
「10支新機,有8支會陣亡,」去年才推出自有品牌XG手機的精業執行長暨總經理陳宏守也發現,新手機的壽命通常都很短,國際品牌頻出新手機,是否真能夠為公司創造的收益其實有待觀察。「更重要的是,手機業者要加強新機壽命管理,才能夠延長成長曲線,」陳宏守說。
相較國際品牌間的捉對廝殺,目前市占率穩定成長的國內手機業者英華達與明基,是否將會捲入大戰之中?
曾經促成明基的低價手機與中華電信合作「辦ADSL送BENQ手機」,而一舉將明基的市占率推上國產品牌龍頭的施晃嘉認為,「明基的優勢在於從OEM到ODM都一手包,就經濟規模而言,短時間內的龍頭地位,還是可以穩住,」不過明基自從過去幾款低價手機停產後,改走中高價位手機,市場接受度如何,還需觀察。至於,向來以年輕族群為主的OKWAP,施晃嘉則認為「OKWAP長期耕耘社群,強大的社群凝聚力量 ,是其他名牌短期無法超越的優勢。」
目前台灣每個人擁有的手機平均數,排名全球第四,平均一個人有2支以上的手機,同時台灣地區消費者的換機頻率,也是名列前茅,因此,對手機業者而言,台灣市場是各種行銷模式最好的「練習場」,但是誰能夠在賽局中勝出,產生足以撼動市場結果,只能待時間來證明。

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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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