挖礦退燒後遺症,這批40歲板卡業接班人的期中考卷
挖礦退燒後遺症,這批40歲板卡業接班人的期中考卷

虛擬貨幣帶來的挖礦熱,短短一年竄起後退燒,帶來的後遺症是:先前受惠大賺的繪圖卡品牌業者,現在要面對需求退潮如何處理庫存的課題。

而正巧的是,四大主機板廠正巧都在安排新生代接班,這也成為新經營班底的第一張期中考測驗題。

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主機板與顯示卡業者一年來賺不少挖礦財,但需求第2季出現反轉。圖為技嘉主機板主打電競及高階市場。
圖/ 技嘉

挖礦需求今年第2季急轉直下,5月起就傳出繪圖晶片庫存過高問題,甚至外電指三大繪圖卡廠華碩、微星、技嘉要求輝達買回庫存晶片傳言,儘管業者表示從未有此例,但也凸顯需求反轉現象。

技嘉虧損,庫存Q3打消8.51億元

板卡大廠技嘉(GIGABYTE)公布第三季財報,令人意外的是,單季本業出現7189萬元虧損,儘管在轉投資收益進帳下,單季仍然是正數,但這已是技嘉2012年首季以來第一次本業虧錢,而兩大原因是:庫存認列損失,毛利率跌到12%歷史新低,同時認列存貨備抵跌價損失8.51億元。

備抵跌價損失是什麼概念?根據各公司的會計原則,一般庫存超過3個月180天後就會按照固定比例認列價值折損,逐月打消,不斷確認公司庫存變現價值。

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對業者而言,存貨超過一定天期就必須按比例打消價值,確保庫存的價值是真實反映市場行情的。
圖/ 吳晴中/攝影

假設一張顯示卡做好時售價100元,賣3個月還沒賣掉,第4個月公司可按規則,打9折預估只剩90元價值,認10元損失,第5個月剩80元價值,但若第6個月需求回來了,真正賣掉是85元,公司還可以「回沖」5元價差當利益。

根據第3季,技嘉存貨備抵跌價損失提列了8.51億元,若按照IFRS財會準則,單季只需要打消存貨成本4.7億元,今年1~9月打消存貨5.51億元,白話的說,技嘉的庫存打消制度比IFRS還要嚴格,且在今年第3季是打消庫存最多的一季。

8.51億元是什麼概念?技嘉第3季單季純益1.49億元,前3季賺24.28億元,光打消8.51億元就占前3季獲利35%,今年從挖礦賺的錢吐了1/3回去。

然而為何要積極打消庫存?技嘉發言系統表示,內部多年來一直有固定的庫存打消流程,第4季仍有庫存會打消,但樂觀預估2019年首季就會更趨緩。

而攤開技嘉財報,技嘉9月底庫存139.16億元,比6月時的133.21億元增加雖不多,但跟3月底104億元,甚至是2018年初的庫存86.67億元相比,庫存水位增加幅度分別是34%(跟3月比)及60%(跟2018年1月比),然而前3季營收只成長約1成。

顯示卡業者Q3倒一片

技嘉是品牌板卡大廠,今年前3季度主機板營收占比約42%,顯示卡營收53%,伺服器營收22%,可以說,過去主機板是技嘉最大核心事業,但在挖礦熱帶動下,今年已經由顯示卡當家,營收規模過半,只不過,若詳細的分拆單季營收,技嘉第3季顯示卡營收46億元,已經重新低於主機板。

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NVIDIA發表最新高階RTX 2080Ti頂級顯示卡,但該卡價格過高,主流卡10月才出爐。
圖/ NVIDIA

挖礦退燒,但晶片訂單早已經在半年前下好,需求一旦反轉,就會燙傷品牌業者,換言之庫存問題不只是發生在技嘉,撼訊、映泰、麗臺單季也同樣虧損。繪圖卡大咖微星跟華碩,則因為多角化保護傘,營運相對穩健,但微星第3季毛利率跌至13.16%,但技嘉更跌至12.73%歷史低點。

所幸的是,9月隨輝達的主流顯示卡GTX 2070開始出貨,業者預期本季出貨表現將可望回升。技嘉第3季顯示卡出貨70萬片,但10月單月顯示卡銷售已有30萬片,第4季預期應該有2~3成季成長,比伺服器(季減5~10%)與主機板因處理器缺貨而季減2成相比,顯示卡業績反而一枝獨秀。

華碩執行長沈振來在法說會中坦言,挖礦需求最好的高峰是2017年第3季到2018年第2季,但因為拉高了基期,也使今年下半年營運比較基礎墊高。第3季受到挖礦減少,使零組件板卡營收比例下滑,第4季板卡業務又逢處理器大缺貨,所以板卡預估會有5%內季減率。

接班新人第一張測驗卷

值得注意的是,主機板跟顯示卡品牌大廠,近一年也陸續展開接班布局,微星董事會11月通過,委任桌上電腦事業本部總經理江勝昌升任總經理暨執行長,創辦人徐祥仍為董事長,人事令預計2019年1月1日生效。

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微星11月宣布江勝昌升任總經理,創辦人徐祥任董事長,展開交棒。
圖/ 郭涵羚攝

微星要交棒早已在2016年有訊號,當年度股東會宣布同是創辦人的黃金請任副董事長,希望建立代理機制,當時他就坦言微星做得有聲有色的電競事業,不是他所擅長,為了怕跟電競產業有距離,他全權交給專業經理人負責,讓40幾歲的主管掌權。

2018年微星更新納筆電事業部全球業務與行銷副總郭緒光、業務本部副總洪裕盛及全球多媒體業務副總廖椿鏗進入董事會見習。江勝昌同時掌管代工跟品牌板卡業務,近年也積極投入電競市場研究,1964年次的他今年才54歲,成為微星新任當家。

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技嘉副總林英宇是板卡界最年輕的接班人。
圖/ 王郁倫攝影

技嘉則更早在2017年展開接班布局,總經理劉明雄升任林英宇為副總,整合板卡及周邊事業,人事改組後林英宇肩負電競品牌操盤重任,年僅1975年次的他,今年43歲,是板卡界經營梯隊中年紀最輕的一位操盤人。

而華擎主機板年資最輕,也是最早就年輕化的經營層的主機板品牌,執行長許隆倫僅1972年次,今年46歲,至於精英總經理楊龍光1963年次,今年55歲,是大同由專業經理人管理後任期最長最穩的一任CEO。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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