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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