四道曙光再現台灣科技動能
四道曙光再現台灣科技動能
2004.08.15 | 科技

8月陽光異常燦爛,科技文明卻被一波一波的恐懼所侵襲。
歐美911陰影隨美國總統大選繼續擴大?21年來最高的油價會不會再帶來一波經濟蕭條?6月的歐洲盃沒有帶動預期的買氣,卻帶來了庫存,但是8月奧運呢?
「現在大家甚至開始懷疑下半年會不會像以往一樣,上下半年出貨量比呈現4:6比了」花旗美邦銀行亞洲區研究部副總裁楊應超說,全球經濟大環境充滿了不確定因素,造成了科技市場氣侯反常。
更悲觀的論者認為,今年最好的時期已過。只能寄望來年。「主要的原因,還是大家之前的預期太樂觀,」許多產業人士指出,大家在第一季看見市況大好,加上各種產品世代交替同時發生,所以都加強備戰,怕趕不上市場需求,像歐洲盃舉辦之前,許多機構都看好今年可賣出1200萬台LCD-TV,現在則是800萬台的市場保衛戰。

**台股本益比是最大輸家?

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「不是需求不振,而是預期心理太強」造成了這一波人心惶惶,讓大家都把焦點放在庫存之上。8月全球半導體龍頭英特爾發表財報,雖然獲利仍創下新高,但是庫存升高,讓整個市場的信心潰散。
除了英特爾、新加坡特許、台灣聯電也都反映了客戶的庫存壓力,只有台積電張忠謀力抗景氣。「我們第四季還會比第三季好,產能利用率還會達100%以上。」張忠謀並表示,如果他是在座的法人,明天就會買進台積電股票。
台積電代表的景氣指標仍難提振信心,光就台股來說,整個夏天不免受到台海隨時有軍事演習的牽制;內有大型電子股新增股的出爐。7月底時,整個台灣股市的本益比悄悄來到了13.77倍,比2000年的14.84倍還要低,根據外資計算,當時台灣本益比還贏香港的12.8倍,現在香港和韓國股市本益比都在15倍左右,台灣卻掉到14不到,區域經濟的地位也正面臨新一波衝擊。
今年夏天台股本益比成為輸家,有的法人認為是台灣電子業分紅配股的影響,有的人認為香港股市吸引更多台資公司上市,眾說紛芸之中,台灣科技業如何重振動能?位津全球科技產業要衝地帶,台灣能率先走出陰霾嗎?
8月7日,主管英特爾全球行銷及業務總監、也是第一位出身亞太區的英特爾副總裁陳俊聖旋風式走訪台灣,雖然他由於堵車遲到,但是苦等一小時的記者都希望他從全球科技的中心矽谷能帶來最新的訊息,對提振對於如此低迷的氣氛科技產業有。
「PC產業還在健康的狀態,」陳俊聖在美國藉保全人員陪同下,雖然只能更謹慎的發言,無法進一步評論庫存水位的消化速度,但是他強調,這次數位家電的科技整合,需要更多時間來解決各種規格的合作細節,這樣的整合正是下一次機會開始。

**面板也出現了庫存壓力?

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但是除了半導體,面板也開始反映一連串的庫存壓力。
8月3日,奇美法說會場滿滿的法人投資代表,有的站著聆聽。「大家都在黑暗之中,所以早來晚來的人都一樣看不見新的東西,」奇美業務副總許春華指出,但是各家廠商對於產銷的調控都有了具體的策略,「降價和增產的幅度,我們都計算過了。」
有問題,有挑戰,就代表有機會。事實上大華証卷在8月9日發布了一項最近十年來2564個交易日的統計,有一半的交易日的指數在6200點以下,而當整個8月台股市在5500點及6000點之間迴盪時,其實已經有最佳的投資時機開始浮現。
從產業人士的角度來看,景氣循環不同的時間點、公司不同的位置、台灣股市的動能及市場需求的變化來看,許多人已經從重重陰霾「見山不是山」進入了「見山還是山」的境界。矽品林文伯就指出,「我們現在,不但不會買庫藏股,而且會把錢拿來繼續投資!」林文伯也再次強調,產業沒有停滯,而且溫和的繼續成長。
這也說明了每一家公司的策略只要能對準機會升起的地方,「一定會等到太陽」,在這最混沌的環境中,仍有曙光乍現。

**第1道曙光
主動形式減產,照亮庫存陰霾

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面板業股價剛取代了晶圓雙雄,又下跌了30%以上。主要還是產能過剩讓價格下滑的疑慮。當友達奇美都開始有減產共識時,市場分析師卻又更關心設備的「產能利用率」會下滑到那裡?
「我還是不懂你們的關切,」代表奇美總經理何昭陽出席8月法說會的奇美資深副總經理吳炳昇指出,關於「產能利用率」多少,目前奇美只是把移進機器的速度放慢,產能利用率還是維持滿載,反而是過去需求大增時,所有機器早就超過了產能利用率,連要做研發的機台都沒有,「我們的研發人員當時只好沒事做,正常來說,有的機台是要做研發、有的做量產,現在我們可以回到正常的規劃,」吳炳昇用不同的上升手勢表示,只要移機速度放慢,產能利用率仍是滿載。
過去記憶體DRAM生產過剩,大家只好生產更多DRAM來拼價格,但是現在面板商有能力減產,說明了市場特性不同,而有趣的是,目前面板大廠產能放慢,但是每一季的市場需求還是繼續成長,也說明了每一家公司都在找自己最有利的位置,「每一家公司其實都希望產能可以正好Meet到市場需求,」奇美業務副總許春也強調,事實上在過去半年,由於面板供不應求,面板商幾乎都沒有要求零組件廠商降價,只要求品質,「其實還有很多降價空間,現在,我們會開始要求了!」吳炳昇說。

**第2道曙光
多了訂價能力,抵抗獲利不佳

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但是如果價格一直下滑,會繼續侵蝕穫利嗎?瑞銀証卷台灣區總經理於貽勳就在媒體上表示,台灣廠商缺乏「定價能力」,容易造成產能過剩、資源分配不具效率性的情況,最後結果就是股東權益報酬率的不斷下降,最後影響台股本益比。
不過從這一波的台韓廠商對面板產能的規劃來看,雖然降價是事實,但是都是「有目標」的降價,像三星的目標是今年下降10%,奇美是15%左右。儘管這是下調的趨勢,但往下訂價,也是一種「訂價能力」,只要有了明確降幅,就可以找出穫利的曲線。事實上包括韓日大廠,現在都在追求2005年達到「每一吋20美元」的境界,也就是說,一片30吋的面板,售價是600美元。而這也是所有面板廠公認,最能被大眾接受、能達到最大穫利目標的價格。而即使在狀況這麼不明的清況下,台灣產業人士就透露,這個目標已有把握達到,也能讓面板業下一個曙光及早到來。

**第3道曙光
市場規格成熟,解除恐慌心理

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矽品董事長林文伯則指出,過去一年所有產品都在「世代交替」,從傳統相機到數位相機、從一般手機到照相手機、從DVD到MP3,讓大家預期所有產品將大規模成長,「不過現在証明市場將回到溫和成長,回到季節性變化循環。」林文伯強調,在新產能到位的情況下,未來兩、三季誰能先一步調整成功,誰就可以克服困境,像12吋的產品效應很高,若是BGA覆晶封裝不足的公司,就會被淘汰。
「許多人沒有看到第二季只是季節性需求,而造成大量庫存。」林文伯強調了看待科技產業,其實需要的是「平常心」,不要過度悲觀,也不要過度樂觀。「數位家電的商機早晚一定會來!」林文伯對未來四、五年的IT業仍相當看好。
以數位家電中的平面電視來說,未來600美元的面板、可以做出市場定價1200美元的電視,而除了面板之外的600美元,就是品牌、通路加上組裝的成本,而吳炳昇也指出,未來技術更成熟,可以讓成本再下降,「最主要的是畫質微處理晶片的單價還是很高,「明年等市場規格成熟,台灣IC公司進入日本這一塊領域後,數位家電的普及度就可以更強。」

**第4道曙光
整合產品搶入,照亮3C市場

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從第二季開始友訊的法說會上透露網通產品的需求回溫,包括了筆記型電腦、主機板大廠的營收,已看出了「Back School」(開學潮)開始動了起來,也是下半年開始絕地大反攻的一道曙光。
「這幾次暑假電資訊腦展我到現場觀察,發覺各家的殺價策略已展現了成效。」資深的基金經理人江志豪指出,終端產品價格一降再降,消費者終究會被打動,也剌激了科技大廠之間的互相整合,像未來日本家電大廠,更喜歡和沒有品牌的台灣廠商合作,進一步找出更便宜的供銷模式,同時也讓推出更多的「3C」整合產品。新產品才是推動科技的動力。全球3C市場崛起,台灣也一路從有線轉無線、到寬頻數位的整合上,加上面板產業的助力,只要3C市場更開闊,台灣科技產業也都準備好接曙光。

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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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