華為+ 3Com再戰思科
華為+ 3Com再戰思科
2004.09.01 |

與3Com合資的華為數據通信業務還將上演什麼大戲?
「我們去年數據通信業務的銷售額是28億元,今年是50億元,明年肯定突破100億元,2006年我們的目標是200億元。」8月12日,在杭州之江科技工業園華為3Com技術有限公司(以下簡稱華為3Com)總部,首度面對媒體的華為常務副總裁、華為3Com總裁鄭樹生向記者細訴了剛剛出爐的「三年規劃」。
數據通信業務是目前華為增速最快的業務。鄭透露,華為數據通信業務於2003年底結束虧損,開始盈利,「3Com已經連續4年業績下滑,今年第一季度也開始回升。」鄭說,所有的鋪墊都已做完,今年是衝刺國際市場的關鍵準備年,未來的3年將考驗華為在數據通信領域持續了十年的投資。

**華為與3Com的分工  

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2003年11月,華為與3Com成立合資公司,華為將其除高端路由器以外的所有數據通信產品的研發、製造全部注入合資公司,3Com則注入1.6億美元和所有的產品專利。
華為3Com是華為首度將產品線剝離出來,並以合資公司方式運作。鄭樹生指出,華為與3Com兩家公司是未來華為3Com公司產品的海外銷售主體。具體的分工為:華為與3Com將雙方現有的中國和日本的企業網路銷售和服務業務並入合資公司,並由合資公司在這兩個市場銷售兩家公司及合資公司產品;在中國和日本以外的市場,華為將繼續面向全球運營商市場,銷售華為自身的產品和合資公司的產品,而企業網路市場則由3Com公司以3Com的品牌去銷售合資公司產品及3Com現有產品。
「也就是說,我們全球市場實際上劃為三大塊:全球運營商市場是華為負責,中國大陸和香港地區與日本的企業網市場是華為3Com合資公司負責,日本與中國以外的企業網市場由3Com與其他合作夥伴以OEM的形式開展銷售。」華為路由器產品總監吳欽明解釋。  
事實上,3Com總裁Bruce也坦承,3Com要重振雄風必須做好幾件重要的事情:「第一件,需要有更廣泛的產品線滿足用戶需求。第二件,我們的成本結構應該具有競爭力。」

**華為前進歐洲大戰思科 

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實際上,按照華為+華為3Com「2006年200億元」的目標,中國已無法容納華為的長遠抱負。
相比每年200億至300億美元容量的國際市場,只有15億美元的中國數據通信市場實在是極其細微。儘管華為正在蠶食霸主思科的部分市場,根據賽迪顧問公司的數據顯示,思科在路由器和乙太網交換機在中國的市占率已從原來超過60%的比例滑落至2003年的41%和29.5%。但是外有JUNIPER、北電等跨國公司,內有邁普、港灣、銳網星捷等國內新秀,120億元左右的中國數據市場增長潛力有限。
這註定華為要和思科狹路相逢。思科在國際舞臺的強悍遠勝於在中國,它統治了超過70%的市場,公司發展如日中天:2004財年,該公司的淨銷售額為220億美元,比2003財年增長了16.8%。
鄭樹生說,華為把海外首戰場放在歐洲,2004年,華為3Com將完成全球營銷網路的佈局,歐洲是要塞之一。「歐洲是全球第二大IP產品應用市場,現在歐洲很多主流運營商都在測試我們的產品,如法國電信、英國電信、西班牙電信,預計明年全球市場我們會有很大的增長。」

  
**現金流管理能力決勝負  

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根據思科的財務報表顯示,2001至2004年,其在中國的銷售額已從10億美元下滑至7.2億美元左右,市占率也在中國廠商的追擊中迅速下降。
然而,放眼全球,要與龐大的思科對峙,單資金一項就實力懸殊。思科2004財年銷售額220億美元,淨利潤高達53億美元。而華為、3Com去年銷售額分別為317億人民幣和10多億美元。與思科相比,資本實力仍顯單薄。   
一方面,中國數據通信市場近年內價格戰日盛,華為獲利潤極低,銷售三年剛剛盈虧持平,以3Com1.6億美金的注資是否足夠支撐海外市場的火拼?未來的爭戰將考驗華為3Com的現金流管理能力。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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