ROG Phone毛利率高兩倍,華碩如何靠電競手機戰場翻身?
ROG Phone毛利率高兩倍,華碩如何靠電競手機戰場翻身?
2019.05.08 | 蘋果

當全球手機大廠獲利都在衰退,中國手機品牌錘子科技、美圖、金立陸續退場,華碩手機該如何突圍?

華碩7日公布2019年第1季財報,手機事業每股稅後仍虧0.8元,但機會之火也重新點起,5月16日最新ZenFone 6旗艦機將全球發表,採用高通驍龍855處理器、全螢幕、手機鏡頭畫素4800萬,與騰訊合作的ROG第二代手機也將在下季問世,電競、高階用戶會是華碩手機的救贖嗎?

電競手機毛利率是主戰場兩倍多

「我們在手機設計上有獨特想法,希望用創新帶來好的使用體驗,」共同執行長許先越7日在法說會中預告,ZenFone 6台灣發布會將在5月22日舉行,專注的是重視規格與體驗的高階專家用戶。

華碩2019年首季財報,手機業務處於新品空窗期,才剛做組織重整、提列60.49億元損失,決定結束主流手機戰局,而新一代ZenFone 6尚未上市,整個業績僅靠已發表一年的ZenFone 5系列與第一代ROG電競手機撐盤,難以獲利早在預期內。

二度代言!孔劉目前正在韓國首爾拍攝ASUS ZenFone 5系列電視廣告。.jpg
孔劉二度代言ASUS ZenFone 5系列手機,該機已經發表一年。
圖/ 華碩提供

然而讓業界眼睛一亮的,是手機成績單中顯示ZenFone 5手機銷售毛利率7.2%,而第一代ROG手機毛利率16.8%,很顯然,電競手機毛利率要比價格競爭激烈的常規手機要高得多,甚至遠超過2倍!

根據小米公布2018年財報,手機業務毛利率6.2%,比2017年還下滑1.6個百分比,三星與蘋果雖手機毛利率較高,但兩大廠也同樣面臨去年手機獲利縮水壓力,華碩則在去年度宣布斷尾求生,結束主流手機戰場業務。

全新ASUS ZenFone Max Pro (M2),內建6.3吋FHD+ (2280 x 108
ASUS ZenFone Max Pro手機在台熱銷五萬台。
圖/ ASUS

從數十萬拱成數百萬支,要靠行銷合作

在手機市場緩步萎縮下,中國手機品牌錘子及美圖、金立陸續退場,華碩也必須轉向利基市場求生。

「今年ROG電競手機市場預估僅數十萬台,但觀察電競筆電發展脈絡,相信未來電競手機市場規模有機會上升達數百萬台,屆時我們的內部積極目標,是市占率至少要拿到30~50%,」許先越說。

但在此之前,為把市場拱大,華碩必須投資建立生態系與異業結盟,今年ROG投資不會比往年少,下半年電競手機與中國遊戲發行巨頭騰訊的合作更是被外界拿望遠鏡緊盯,ROG手機在先行大幅投資下,下半年毛利率變化也受矚目。

「中國是手遊重要市場,玩的人多,玩家也願意花錢,」許先越說,華碩不僅投資開發手機硬體,更要透過與遊戲內容開發商、生態圈相互拉抬,與遊戲密切搭配,先把市場做大,但跟騰訊合作細節,公布時機未到。

下一步展開折疊手機內部開發

許先越估計,ROG Phone連同ZenFone,合計若銷量達百萬支,就能轉虧為盈。換言之,華碩手機策略轉型後,年銷量100萬支就能賺錢,終結連年虧損命運。

而手機的下一步?許先越說,今年CES熱門的折疊手機由華為跟三星搶先發表,但隨後也傳出災情,顯示軟性螢幕技術仍不夠成熟,要量產仍有困難, 因此華碩會先做內部開發,申請機構專利,研究使用經驗,待供應鏈成熟後才會推出。

折疊手機Galaxy Fold
三星折疊手機上市前夕發生瑕疵事件,華碩認為是軟性面板成熟度還不夠。
圖/ Samsung YouTube

折疊手機也將與大螢幕手機使用情境大不同。許先越認為,「折疊手機將有新的應用情境,不只是產品本身要創新,商業模式與用戶行為也都不同,需要更多研究。」而華碩是少數手機品牌中,有筆電跟手機開發經驗的業者,華碩將不斷改善螢幕折痕的使用體驗,「要做到完美要有很多竅門,」他說。

華碩首季EPS2.9元,本季筆電止跌

華碩2019年首季營收835.03億元,年減7%,毛利率11.5%,營益率1.1%,每股稅後純益2.9元,但若不計算手機業務,手機營收756.7億元,營益率2.1%,第2季因為電腦業務將季減5%以內,法人預估不計手機事業,單季營收會在730億元左右,比去年同期小幅成長。

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華碩共同執行長許先越對手機新品信心度高。
圖/ 侯俊偉攝

而電腦事業止跌成長的關鍵,共同執行長胡書賓表示,是仰賴輕薄筆電與電競筆電,前者今年將提高業務占比至50%,推更多新世代機種上市;電競筆電在輝達1660與1650顯示晶片推出下,今年出貨將至少比去年成長15到20%,針對內容創作者推出的專業電腦預估也有兩位數高成長。

在首季筆電出貨年減7%下,胡書賓坦言,第2季新品上市將能助華碩電腦本業出貨量止跌回穩,下半年更期望恢復正年成長,不僅在產品單價回升下,銷售量也將重新站穩腳步,抵抗住向下的水流。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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