英業達、科大訊飛推每台40萬元AI筆電,再拼車用電子500億業績
英業達、科大訊飛推每台40萬元AI筆電,再拼車用電子500億業績
2019.01.12 | 蘋果

10年內,英業達的董事長大位已經交棒3人,2019年旺年會傳遞4個重點,首先是最快一年半內將再次傳承,其次要大力投資5G及AI,除醫療自創品牌,汽車電子最快2020年挑戰500億元成績,最後,為爭奪蘋果訂單,江西南昌廠將於上半年啟用。

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英業達尾牙宣佈加速交棒,最快一年半就將宣佈新董事長接班人選,慢則四年半後
圖/ 王郁倫攝影
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英業達董事長卓桐華(左)看好2020~2021年成長性,英華達總經理為何代水(右),兩人都計畫最慢4年半後交棒。
圖/ 王郁倫攝影

英業達主力產品是伺服器、筆電,也是著名的小米手機及Apple周邊配件(AirPods)供應商。尾牙上,英業達宣佈AI投資將加大力度,跟中國人工智慧語音大廠科大訊飛合作開發AE(人工智慧、邊緣運算)筆電,這台單價40萬台幣的商務機,已經於12月開始出貨,單月出貨上千台給科大訊飛。

「你們媒體每一家應該買兩台,我說話的時候逐字稿已經打出來」卓桐華向記者表示,這台AE叫訊飛轉寫機,由科大訊飛與英業達共同開發,首度把AI功能放入筆電中,賣點是語音辨識,過去要靠雲端運算把訊息傳回來,現在可以大部分辨識在機器離線狀態下完成,「即時性」支援多國語言,中英文同步輸出,用的是英特爾Kaby Lake處理器及AMD的R17M顯示晶片。

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英業達跟中國人工智慧語音大廠科大訊飛合作開發AE(人工智慧、邊緣運算)筆電
圖/ 王郁倫攝影

不只是AI工作站,英業達也在旺年會擺攤展現智慧醫療成果,現場展示自創品牌「醫立達」的生理量測系統、臨床管理系統:智慧輸液幫浦、循環腫瘤癌細胞自動檢測系統。

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英業達開發智慧臨床管理系統醫立達
圖/ 王郁倫攝影

另外,在攤位上也出現一台造型圓滑的蛋型智慧語音助理AI機器Rokid,這也是英業達首度展示他們與中國新創AI團隊合作開發的產品。

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英業達跟Rokid合作的智慧語音助理
圖/ 王郁倫攝影

業績首度闖過五千億大關

2018年業績豐收,董事長卓桐華表示,集團連續兩年營收創新高,去年業績5068.7億元,是首度業績闖過五千億大關,甚至為趕著出貨,最後一週出貨量更創歷年新高,總產品出貨量年增10%,但展望2019年,卓桐華卻只保守預估出貨量持平。

為什麼這麼說?全因為貿易戰及關鍵零件缺貨。卓桐華說,2019年還有一些變動,但因為產品掌握度好,2020~2021年更為看好,英業達已經有新客戶、新產品跟新利潤出現。

其中機會最好的莫過於汽車領域。「客戶都是世界級,不是做小小的,看到的都是大生意。」卓桐華說,今年汽車電子將小量出貨,數百萬片,與重要客戶展開互動,2020年開始放量,預估汽車類營收貢獻將佔集團業績1成,推算至少超過500億元,成為英業達第4根業績支柱。

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英華達負責小米8智慧手機代工,尾牙也展示客戶產品
圖/ 王郁倫攝影

英業達將跟中國與美系大廠合作自駕車技術,投入車用邊緣運算,卓桐華說,他十分有信心英華達技術全球領先,除ADAS或自動駕車、5G技術整合,「最終客戶都是國際車廠」,卓桐華強調因為這些非過去老客戶,也因此,英業達必須透過掌握高科技技術、出車用電子,取得客戶信任。

「5G跟邊緣運算就是汽車的未來,台灣已經有業者做十幾年,英業達是新切入,期望短期就做起來,所以也投入很多人力」卓桐華透露了後發先至的計畫,也透露在通訊領域將入股或併購台灣或美國業者。

蘋果訂單爭奪戰,南昌輔助角色

而更受矚目的是英業達南昌廠的落成,預估2019年6月前啟用。貿易戰激化,英業達逆勢在中國加碼設廠,加上中國代工業者展訊跟歌爾聲學搶單AirPods傳言不斷,難免讓市場質疑設廠時機。

英華達總經理何代水直言:上海廠有原罪:成本太貴。英華達過去總是蘋果等科技大廠第一波新品上市代工廠,英業達勝出在於設計量產能力,但後續往往就面臨同業搶單,對此何代水坦言上海廠有兩三萬人,雖然有研發及優異的SMT生產效率,但成本高,客戶有轉單或砍價壓力,南昌廠成本只是上海廠7成,後續將加大南昌投資。

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英華達負責小米8智慧手機代工,尾牙也展示客戶產品
圖/ 王郁倫攝影

未來分工將是上海廠負責新品及產品前期量產,成熟期將在南昌生產,扮演輔助廠角色。「讓客人感覺有未來性,南昌廠設立後訂單應該會回來」何代水坦言這個廠是為美系客戶而設。

而配合貿易戰需求,馬來西亞檳城廠在去年11~12月已經開始出貨,第一波以新客戶為主,產品類別是科學繪圖機,檳城廠人數僅數百人,出貨金額約佔英華達營收10%。

而最後一個議題是世代交棒。

英業達是最積極交棒的科技老廠,2008年,會長葉國一就已經宣佈交棒,卸下董事長大位給創業伙伴李詩欽,李詩欽任期3屆後,在2017年也宣佈交棒給資深英業達經理人卓桐華,然而任期才過一年半,卓桐華再度拋出交棒規劃。

他表示,正在掃描內部年輕幹部,「讓年輕人冒出頭」,現在一線主管都有一定年紀,「賴院長都退了」,交棒是早晚的事,他預估快則一年半,慢不會超過四年半,就會有新的董事會成立。

換言之,在2020年股東常會前夕,或許英業達就將再拋出新任董事長與總經理人選規劃,加速讓新生代主管浮上檯面。

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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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