郭台銘駕馭鴻海快、久、穩
郭台銘駕馭鴻海快、久、穩
2004.07.01 | 科技

從1999到2003年,鴻海的複合成長率高達63%,稅後穫利率成長達32%,在2004年6月股東會上,郭台銘自信的向股東秀出這個數字。過去5年,鴻海總共賺進了約700億台幣,不輸給台灣許多高科技公司。
在鴻海1999年的年報中,郭台銘就強調「以往的成功並非代表未來一定也會成功」,他並且定義即將來臨的21世紀初為「挑戰與機會並存、危機與轉機互變、成功崛起與失敗滅亡高速轉換的不確定時代」,經過了5年之後來看這一段話,果然有似層相識恍若隔世之感。
這5年,正好橫跨過電子產業有史以來最大的不景氣、兩次美國和台灣的總統選舉、及全球動盪的恐怖攻擊,但是鴻海卻穩步前進,毫無疲態,鴻海從《數位時代雙週》創刊以來就進入並蟬連科技100強,也證明了鴻海不但是台灣最能生存的公司,也是最有成長動能的公司,「鴻海股價為什麼可以長期維持在100元以上?就是他每年都可以讓投資人看見他們找到新的產品,開拓了一個新的方向。」花旗美邦銀行首席分析師楊應超說。
每年都有新產品加入?過去5年正好可以看到這樣的軌跡。

**上下垂直整合,每年都有新產品

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1999年鴻海的營業額是512億台幣,當時鴻海的產品主要分成兩大塊:連接器業務占54.6%、機殼36.2%、其他9.2%,連準系統都還沒有跨入。但是到了2000年時,鴻海營業額再度成長到920億台幣,主要就是來自從關鍵零組件往下游整合,開始大軍進入組裝業。
從上往下的垂直整合,不僅是一個大動作,而且等於是取代原有向他買零件的客戶,但是鴻海做到了。2001年鴻海成長到了1441億台幣。除了準系統每年出貨達到1000萬台之外,網路設備、伺服器也開始出貨了,鴻海組裝的伺服器可以組裝到除了處理器的層次;另外在網路產品方面也迅速成為思科海外最大的供應商。也是在同時,鴻海已開始布局光通訊和手機的領域。
儘管光通訊市場在不到一年的時間就隨網路泡沫化,整個不見了,但是鴻海在2002年仍舊站上了2450億台幣,鴻海也生出了一個「遊戲機」產品,新力PS2是主要成長力量之一,不過英特爾奔騰四的熱賣也讓鴻海成為最搶手的公司,全球至少1/4以上的奔騰四連接器由鴻海提供。
「我們就像開車一樣,要開得快,開得久,更要開得穩,」郭台銘指出,穩定有四個條件:規畫、投資、創新和執行,從跨入消費電子領域和P4連接器,鴻海證明了他們開車的本領。

**全球運籌模式,一年成長1000億

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一年成長1000億,外界也稱鴻海一年可以生出一個前二十大的企業。而這已不是單一產品線能負荷,鴻海花了10年時間打造出的全球運籌出貨系統開始銜接了鴻海的成長,「兩地研發、三地設計製造、全球出貨」的模式開始有了雛型。
「有三個原因,讓我們一年成長1000億,一是微利時代全球產業結構調整,全球大廠走向委外代工,我們站到最有利的位置;二是垂直整合、布局夠深,第三,是CMM(Component Modual Move)模式奏效,全球運籌開始一口氣表現。」郭台銘分析了1000億的基本動能。
2003年鴻海繼續再成長了1000億,一舉突破了3000億營業額。主要的產品動能首先來自繼續往下游整合,主機板廠品一衝就是1000萬片。「當英特爾把愈來愈多效能整合入晶片組中,主機板也愈來愈像機械業。」郭台銘2002年就提出了這樣的產業趨勢,看準趨勢方向找產品,也是每一年大幅成長的祕訣。
2004年的成長動能則是來自消費電子。「3C電子產品技術一日千里、消費市場的多樣性,速度將是未來決戰的關建鍵點。」郭台銘2004年開始強調速度決戰。
也因此郭台銘把原有CMMS的模式,比以往多加了一個「S」。這個「S」就是Service,打造「品質全球化」,有趣的是,過去CMM和EMS(Electric Manufacturing Service,電子製造服務)的字母完全不同,象徵鴻海有自己獨特的道路,但現在這個S和EMS有「交集」,也象徵和EMS終於全面開戰。
鴻海過去一年連續發動三個併購案,並且準備分割手機部門在香港上市,也是為了打造一個快速購併的平台,都是為了搶速度,而投入面板產業,郭台銘也承認,「群創是一個例外,鴻海很少進軍供應鏈還不成熟的產業。」

**強調速度決戰,看準趨勢創造商機

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產業結構繼續在變動。但並非無脈絡可尋,郭台銘除了在股東會上提出「品牌與通路的整合」、「製造與開發的整合」、「全球產業調整的整合」、「消費市場主導需求的整合」、「SOC與關鍵機構零件的整合」、「全球成本競爭力的整合」,也進一步解釋經濟的輪動性,「從消費型態來看,就可以看出一個採購的程序,」他以美國市場為例,人們有錢之後,一定先買房子,再買車子,依次類推,「而經濟的問題都一樣,只是每個人的答案不同。」
「全球經濟結構性的調整仍將繼續,從品牌、通路、供應鏈、產業結構以至不同經濟板塊的消長,將創造無限商機,但卻也是危機重重。」這是郭台銘對2004年的展望,也是5年後誰是下一個贏家的遊戲規則。

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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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