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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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