從地表做到SpaceX太空生意,事欣科北美生意走過低迷谷底、6月疫苗拼100%施打率
從地表做到SpaceX太空生意,事欣科北美生意走過低迷谷底、6月疫苗拼100%施打率

編按:2021-0.5-15
事欣科以北美市場為營運重心,2020年因北美疫情嚴峻,度過低迷的一年,但隨2021年疫苗陸續施打,北美營運回升,事欣科因北美員工新冠肺炎疫苗注射已逾5成以上施打率,目標6月底前完成全員施打,樂觀看待下半年營運回升。

事欣科公佈2021年第1季財報EPS0.4元,轉虧為盈。事欣科第1季營收4.34億元,稅後純益3,275萬元,每股稅後純益0.4元,比第4季虧損已見改善,與去年同期EPS 0.45元相當,事欣科力拚營運重回正軌。

事欣科去年4月開始受新冠肺炎疫情影響,2020年第2季營運遭遇逆風,造成單季營運減緩並發生虧損,但經過近一年的調整及北美疫情逐漸受控,今年第1季營收已逐月升溫,4月營收更已首度回到2億元的水準之上,達2.13億元,主要是北美航太及國防客戶陸續恢復出貨動能,博奕客戶出貨增溫,使營收重回成長軌道。

轉投資工具機廠商恩德受惠工具機產業市場需求回溫帶動,使事欣科認列業外轉投資收益增加,事欣科第2季預估營運逐月、逐季增溫,低軌道衛星業務第2季也將開始出貨,在加州生產成新動能。

2019.03.12
工業電腦廠事欣科營收85.02億元,創歷年新高,2018年每股純益3.06元,創下上市6年以來獲利高點,董事會通過配2.5元股息,發放率9成,殖利率超過7%。

事欣科在5年前IPO時,董事長廖文嘉剛40歲,穩得業界最年輕董座封號,上市後,他連續5年啟動併購,讓事欣科從營收從不到20億元翻滾4.5倍,今年營收規模將突破90億元。這位天生的生意仔經營企業作法與業界大不相同,對教養下一代也很有獨特想法。

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事欣科北美執行長Thomas Sparrvik(右)與事欣科董事長廖文嘉。
圖/ 王郁倫攝

同業摸不清底細,事欣科角色邊緣

根據事欣科公布,2018年營收組合中,工具機廠恩德營收占比55%,航太營收22%,剩下22%左右為博弈客戶。

事欣科上市時,工業電腦同業都對這位新生代企業家相當陌生,甚至私下談論時,也坦言業務面很少碰頭,弄不清楚事欣科老闆來歷,更摸不清楚客戶組成,事欣科成為工業電腦圈裡的邊緣角色。

台灣工業電腦廠老闆多是研發出身,廖文嘉念的是電子商務,但也因此讓他的經營策略特別靈活,3月事欣科墨西哥新廠將開幕,占地規模是舊廠的12倍,是少數敢大舉擴張北美產能、買歐美企業者。

當同業被問及是否考慮墨西哥設廠時,往往立刻反問:管理會不會有問題?擔心當地治安因素,被問到是否併購歐美企業時,也憂心管理挑戰。但廖文嘉不僅不怕,更勇於反向操作,併購目光不放在國內,偏好歐美企業。

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墨西哥工資在2012起低於中國,現在雙方差距擴大到50%。
圖/ 事欣科

「很少老闆會想建立彈性工廠,跟房東租10年,廠房讓房東蓋好,」廖文嘉表示,但這樣低成本擴廠,事欣科墨西哥新廠總投資含設備搬遷費用不超過100萬美元,比同業買地自建資本支出低。

不搶同業單,客戶也搶不走

事欣科博弈客戶集中拉斯維加斯賭城數個巨型集團,包括WMS、Bally、Aristocrat、Ainsworth等,為服務客戶,事欣科工廠廣設北美就近服務,對於台灣對手一度嗆聲要在3年內搶下50億元博弈訂單,廖文嘉倒是老神在在。

「我不太搶單,很少工業電腦廠商客戶跟我們重複,」廖文嘉分析,「我很有自信對手搶不到我們的訂單,同業有詢問要借用我們墨西哥廠產能,但專案合作可能會怕客戶被我們搶走,未來或許得合資,增加雙方互信。」

為什麼不怕鴻海集團(樺漢屬於鴻海集團)的競爭?歸咎主因,事欣科長期布局的是航太國防高門檻產業,取得美國際武器貿易管制條例(ITAR)認證,博弈則在事欣科北美有自有工廠在地服務下,短期內樺漢沒有北美廠房,恐難以競爭。

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樺漢董事長朱復銓曾揚言3年博弈生意要做到50億元,讓同業高度警戒。
圖/ 王郁倫

透過併購,事欣科在航太線束與模組領域幾乎無台灣競爭者,目前北美工廠也打入衛星客戶,恩德的切削CNC工具機則交貨北美太空梭大廠SpaceX,從地球表面做到太空市場。

今年航太市場需求能見度比博弈還要好!廖文嘉說,隨營收擴張挑戰百億元大關,未來服務的客戶面向,也跟過去營收十幾億元有所不同,換言之,工業電腦廠一旦營收跨過門檻,成長速度就進入不同階段。

白手起家,培養下一代創業基因

廖文嘉1974年次,今年不過45歲,但已經是3家上市櫃(含興櫃)企業老闆,鮮少人知道,當年他只是小小業務經理,靠借來的500萬元買下快破產的老東家事欣科,白手起家,29歲當上董事長。

廖文嘉天生是生意仔,儘管接手經營初期必須處理追債、黑衣人上門事件,但在得力助手財務長吳秀碧調度下,總能化險為安。累積豐富創業經驗,他對栽培下一代也有自己的想法。

廖文嘉有3個子女,長子今年已經國一,長女念國小五年級,還有一個小兒子最受寵愛。「(長子)不可能接公司,壓力太大,台灣第二代接班沒看過接得好的,」廖文嘉說的很坦然。

但他對長子另有栽培,不僅開會帶兒子在身邊,讓兒子旁聽他與德國、美國員工談話,「雖然在旁邊作自己的事,但耳濡目染,久了就會有感覺,」廖文嘉創造兒子學習的環境,提供資訊,因為他知道做生意的手感必須從小培養,他也期望兒子除英語、中文,要會台語,因為「會做生意台語要好」。

「大學畢業之後就要靠自己,」廖文嘉果決的說,他對兒子的管教鬆中見嚴,由於吃行都有人打理,兒子到國一開始才有零用錢,每週350元,換算每天50元可以自由運用,國一也才有手機,「小孩子愛錢才會有賺錢的動力,才會低聲下氣想辦法,」廖文嘉是過來人。

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接班議題是台灣企業主的當務課題。
圖/ shutterstock

廖文嘉曾分享自己從小就愛賺錢,記憶深刻是有一次,曾以5元向妹妹買一塊黏土,切成3份,每份再以3元賣回給妹妹,妹妹買了卻莫名大哭,卻可見他生意天賦。廖文嘉笑說,他小時候就知道這賺的是「代工費」。

而事欣科2012~2016年連續5年併購後,營收規模已可擠入台灣工業電腦前3大,隨2017年整併整理期結束,事欣科業績於2018年創下新高。

廖文嘉坦言,隨美中貿易戰開打,墨西哥新廠投產,不少同業洽談新廠產能奧援機會,未來不排除有跟同業合作可能,樂觀看待2019年營收跟獲利都要再拼新波峰。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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