高通收晶片授權金遭美FTC緊盯,2019年開春將開辯論庭
高通收晶片授權金遭美FTC緊盯,2019年開春將開辯論庭
2018.12.28 | 蘋果

高通除了和蘋果的官司打得沒完沒了,還槓上各國的貿易主管機關。根據《彭博》報導,美國聯邦貿易委員會(FTC)指控,高通強迫蘋果等客戶購買晶片,要另外支付授權費,濫用在智慧手機市場的主導權,雙方將在2019年1月4日進行為期10天的辯論。

假若高通敗訴,高達數十億美元的授權費將岌岌可危,而以往這些授權費,都是投入在研發晶片,高通也因此維持技術領先的地位。一旦研發經費減少,未來競爭力與獲利也會跟著受影響。

晶片授權金惹議,高通官司延燒各國

對此,半導體評論分析師陸行之認為,台灣2017年10月也對高通晶片獨占濫用展開調查,但卻於2018年8月和解,被外媒視為「逆轉的判決」,這一次FTC辯論會若因為台灣這個判例,而讓蘋果這一方處於劣勢,台灣的軟弱難辭其咎。「要知道蘋果對台灣整體高科技及半導體產業的貢獻是數十倍大於高通的。」陸行之說。

早在2017年1月FTC就對高通提吿,蘋果見狀也跟著加入,讓高通一度面臨生死關頭。市場擔心高通收授權費的能力,高通股價因此大跌,博通更是想趁機併購高通,最後在2018年3月,被聯邦政府以國家安全為由,加以否決。除了美國FTC出手,高通與蘋果,還有各國主管機關的官司,也在全球遍地開花,高通表示,蘋果到現在還有70億美元授權費用沒還。

高通之所惹爭議,最主要就是「授權晶片」政策。手機製造商如果要用高通的晶片,除了花錢買,還得依照產品售價,繳一定比例的授權金,手機定價越貴、賣越多繳越多,累積起來相當可觀。根據《彭博》報導,在最新的會計年度中,併入授權費,高通的總體營收為52億美元。

另外高通還拒絕技術授權,如果手機廠不乖乖給晶片授權金,晶片就會停止供貨;另外高通已累積多項專利,如果要找別家,就會像蘋果足足晚了競爭者一年才推出5G手機。一手拿糖,一手拿棍的方式讓許多大廠十分不高興。也讓各國主關機關注意到,高通想藉此壟斷市場,《彭博》表示高通技術領先沒人否認,問題就在於高通應該將標準架構授權給他廠,才能確保市場健康。企業對上國家的官司,也在美國、歐盟、台灣、韓國、中國等地上演。

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美國貿易委員會控高通壟斷市場,2019年1月將在加州的法院進行辯論,若高通敗訴,將危及授權金,其領導地位恐不保。(圖為示意)
圖/ Shutterstock

7億美元投資換和解,高通官司在台灣過關

不過,台灣的公平會在2017年10月認為高通在「基頻晶片標準必要專利的授權架構」構成獨占濫用,處以新台幣234億元罰鍰,但沒想到不到一年就翻盤,2018年8月雙方在智慧財產法院達成和解,罰金降到新台幣27.3億元,這引起聯發科的強烈不滿。

高通提出6大承諾,未來5年投資7億美元(約新台幣215億元),推動台灣的5G和AI產業,另外加上已繳納的新台幣27.3億元罰鍰,金額已超越當初處分的234億元。另外,還對台灣廠商提供「最惠國待遇」,台灣手機製造商(包括鴻海、和碩等手機代工廠),只要能找到在其他國家,高通授權的優惠條件,台灣廠商一概適用,這也被外界認為高通誠意十足。

目前為止,高通已在台灣成立「台灣營運與製造工程暨測試中心」、「多媒體研發中心」、「行動人工智慧創新中心」,三大研發中心皆預計於2019年正式營運,高通表示這是高通針對台灣「新市場拓展」的重要長期投資。

另一方面,聯發科卻對這樣的結果不能認同。聯發科認為,政府未要求高通改正違反壟斷的行為,就達成和解,等於將原判決結果完全廢棄,加上政府未要求元件層級授權,也未調整手機整機收費的權利金模式,基本上就是沒堅持維護公平競爭的執法立場。

中國祭出反壟斷最貴罰單,韓攜5廠齊告高通

在美國FTC採取行動前,中國國家發展和改革委員會(簡稱發改委)在2013年 11 月就對高通進行反壟斷調查,2015 年 2 月高通宣布與發改委和解,發改委也開出了9.75 億美元的罰單,是中國反壟斷歷史上最大的罰單。

2016年南韓公平貿易委員會(FTC),也以濫用專利為由告上高通,開出1.03兆韓元(約9.2億美元)的罰單。有趣的是,南韓FTC還找來蘋果、英特爾、聯發科、華為、三星助陣,一起對高通提出聯合訴訟,但三星與高通簽署了專利交叉協議,退出了訴訟團,改由LG電子接手。自2017年10月以來,FTC和高通已經進行11次聽證會和審訊,還需要幾年時間,南韓法院才能做出裁定。

繼中、美、台、韓連番圍剿後,歐盟也加入訴訟的行列。根據《路透社》24日的報導,歐盟委員會宣布,對高通祭出 9.97 億歐元 (約 12.29億美元) 的反壟斷罰款,隨後高通也表示,將提起上訴。

關鍵字: #高通 #反壟斷
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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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