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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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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