賭一把  不成功就成仁的冒險家
賭一把 不成功就成仁的冒險家
2004.07.01 |

京東方的迅速擴張始於2003年1月,3.8億美元收購韓國現代顯示TFT-LCD(薄膜電晶體液晶顯示器)業務,創下國內企業海外收購金額最高紀錄。收購包括3條生產線的生產設備、廠房、450項專利、2300項核心技術以及營銷網路等無形資產。
此後5個月,京東方在北京的TFT-LCD產業基地戰略正式啟動。同年8月,京東方再出重金,斥資10.5億港元收購香港和新加坡兩地上市公司——冠捷的已發行普通股總數26.36%的股份,成為其第一大股東。不到一年,京東方已儼然有「液晶顯示器帝國」模樣。但與此同時,負債擴張、借貸資金償還風險等問題,將京東方推到令業界心生疑竇的風口浪尖上。

**用「三步走」戰略,
打造TFT-LCD帝國

**
一位業內資深人士告訴記者,京東方之所以突然快速擴張,打造TFT-LCD帝國,「主要是京東方固守的映像管顯示器市場已經日趨衰退,從公司近幾年的財報來看,顯示器業務近3年對京東方的貢獻率已呈逐年下降之勢。」京東方是中國最早的顯示器生產企業之一,也是中國最大的顯示器生產企業,就這樣坐以待斃,顯然心有不甘。
京東方科技集團創立於1993年4月,是一家由管理層和員工共同出資,在傳統國企──北京電子管廠的基礎上發起設立的股份制企業。主營業務包括顯示器件與設備、光電子、光通訊器件和移動資訊終端設備等。
京東方前任董事長秘書、現任證券事務代表仲慧峰給記者勾畫了京東方的擴張之路:在發展TFT-LCD方面,京東方有個「三步走」戰略:第一步掌握核心技術;第二步構築TFT-LCD製造和研發基地;第三步則是整合TFT-LCD上下游配套產業。
仲慧峰介紹,一條第五代TFT-LCD生產線產能在700萬片液晶面板,京東方計劃2005年投資。生產線一旦開始運作,就需要大量顯示器生產商作為客戶。而把全球第二大顯示器廠商冠捷科技納入麾下,將是京東方TFT-LCD生產線穩健出貨的保證。
但是,京東方的收購並不被市場看好。業內分析人士告訴記者,收購導致京東方負債率上升,為了發展TFT-LCD業務,京東方採取向銀行借貸,近年的資產負債率已達到相當高的水平,2003年半年度為72.61%、2003年第三季度報告為71.98%,均高於國際慣常的評價企業財政赤字風險的「警戒線」60%,距離國內同行業均值更遠。
可能連京東方都沒有想到,這兩次收購在巨大的風險之外,還帶來大幅增加的利潤。2003年5月30日,TFT-LCD業務已為京東方實現營業收入2.35億美元,稅後淨利3000萬美元。
京東方今年4月27日發布的財報顯示,2003年實現淨利4.03億元人民幣,同比大增386.72%。利潤的高增長大部分來自於兩次收購帶來的盈利。

**面臨資金緊張局面,
選擇海外上市融資

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不過,意外的收入只在一定程度上緩解了京東方資金緊張的局面,籌建LCD北京生產基地所需的鉅額資金再次引起坊間對京東方資金缺口的猜測。
2004年2月25日,京東方發布公告,擬通過旗下TFT-LED事業的韓國子公司——BOE HYDIS技術株式會社——申請在境外證券市場上市,所募集資金將用於北京TFT-LCD專案的建設。
此前半個月,京東方剛通過增發B股募資億20港幣,其中將撥2000萬美元用於北京TFT-LCD專案的下游配套產業。
「像這樣一個技術資金密集型的?業,當然需要很多錢,」仲慧峰並不諱言京東方面臨融資的局面。據瞭解,僅LCD生產基地一期工程——建第五代TFT-LCD生產線就需要12.49億美元,約100億人民幣左右。而按照仲慧峰的說法,「我們做生產基地,註冊資本肯定不是12億美元,頂多是一半,另一半不是我投的,我可以通過銀行或者別的渠道來融資」,京東方的資金缺口也有50億人民幣。
事實上,京東方選擇這個時候海外上市,很多投行人士表示看好。「TFT-LCD價格正處於階段性高點,及時發行上市可望募集到更多資金,最大限度地緩解京東方的資金瓶頸問題,」一位投資分析人士表示。
但是風險在於,如果京東方海外融資受阻,或者所融資金不足以支撐北京LCD基地建設,京東方又該如何保障2005年第一季度TFT-LCD正常投產呢?
按照京東方董事長王東升的思路,京東方在進一步擴大資本、取得銀行方面貸款的基礎上,不排除會接納更多投資者:下游的客戶和上游的供應商,比如康佳、TCL、長虹、方正、西門子、新科等,都有可能成?其策略投資者;同時京東方內部也會進一步整合產業,收縮大量非主營業務,把主要財力放在顯示領域。
顯然,進入這個以「大者恒大,強者恒強」為遊戲規則的行業,京東方從踏進來的第一步起,就已經走上了不歸路。回頭或者落後,都意味著失敗。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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