OCP專案一年前喊卡,英軟體團隊連虧5年,凌華劉鈞如何實現兩年期限的一場豪賭?
OCP專案一年前喊卡,英軟體團隊連虧5年,凌華劉鈞如何實現兩年期限的一場豪賭?
2019.06.24 | 物聯網

「去年營收3.5億美元,是做得最不好的一年。」凌華年營收連續兩年突破百億元天險,2018年EPS卻只賺1.12元,創上市新低,股東焦慮對手頻頻併購,三步併兩步緊追凌華,董事長劉鈞信心喊話:請再給我兩年時間,我一定會負責!

工業電腦近三年產業氣氛丕變,盛行利用併購擴張營收規模,後起之秀樺漢、振樺都以併購方式擴張營收至百億元,跟對手不同的是,別人用併購買訂單、佔地盤,凌華則偏好技術整合。

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凌華董事長劉鈞表示會重壓三大領域,包括醫療、交通、機器人
圖/ 王郁倫攝影

醉心技術併購,一年前卻收掉OCP專案

不過偏好技術投資,並非萬無一失,凌華營收擴張的喜悅還沒嚐到,獲利卻直墜谷底,歸咎原因,劉鈞坦然說是內部沒及早做零件準備,其次是軟體投資尚未實現盈利,他預估2015年底用5億元買下的英國PrismTech軟體公司,今年虧損縮小,要至2020年才打平。

去年MLCC及DRAM價格上漲,但跟大客戶的合約中零件價格早已經確定,由於凌華超過4成營收集中在前10大客戶身上,零組件狂漲侵蝕獲利2.5~3百分點,其次PrismTech去年虧1.5億元,相當吞掉近1元EPS。

PrismTech是工業物聯網中專做資料分散式軟體(Data Distribution Service, DDS)公司,也是凌華2016~2018年財報上一大負擔,這家公司2016年虧6333萬元,2017年虧1.45億元,到2018年又虧1.5億元,再虧下去,幾乎等於用兩倍代價收購。「管理軟體公司,我承認很陌生,管理硬體比較熟悉。」劉鈞坦言。

但著眼未來工業電腦業走向軟硬整合服務,軟體能提高硬體附加價值,現在凌華很多訂單跟合作機會,都來自此投資,「這是很重要的決定,數字雖然不好看,但未來經營會更好,我到現在不後悔,」劉鈞說。

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凌華董事長劉鈞看好兩年後負責公司績效表現
圖/ 王郁倫攝影

而硬體面,2017年重壓OCP架構(開放運算計畫,Open Compute Project, OCP)也沒有帶來好處,凌華參與OCP聯盟提交OpenSled開放式機架設計,獲得OCP聯盟認證採用為下一代電信標準,然而,劉鈞也證實,一年前凌華已經停掉OCP專案,宣告失敗。

為什麼退場?劉鈞分析,凌華在電信領域佈局早,一直認為ATCA(Advanced Telecom Computing Architecture;高級電信計算架構)之後的下一個標準是OCP,但OCP聯盟標準是由雲端大廠決定,而不是電信業者,這些雲端大廠要的是價格,給的是大單量,而大量低成本製造並非凌華的優勢。

5年營收拼10億美元,壓寶三關鍵

凌華重新定義2019年目標是獲利成長勝於營收,凌華首季毛利率已經回到39%,而公司未來長期目標是毛利率重返40%以上。「我們的核心是研發能力,跟客戶協同開發商品,客戶可以減少投資,由凌華協助,」劉鈞說。

劉鈞說,過去7年拼營收,是因為不具備規模,零件商不會提供到位的價格,但今年開始,要回歸獲利成長,也因此,若客戶把凌華當作合約工廠(CM),把毛利率壓低,凌華就寧可放棄。

「凌華下一個里程碑則設定10億美元營收目標,從中小企業走向中型公司,受到國際認同。」劉鈞說這預估要花5年時間。

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OCP架構伺服器主打大量價格敏感度高的市場
圖/ 蔡仁譯攝影

但為了達到10億美元營收規模,凌華壓寶3大關鍵領域,這三個領域的邊緣運算將打造凌華下一個倍增機會。凌華將利用軟硬體協助客戶數據採集,在邊緣端完成運算需求,而仰仗的關鍵技術是5G跟AI,他舉例,用鏡頭做行為分析或人臉辨別,確保高鐵安全。

三大看好關鍵產業包括:1.醫療,2.交通,3.機器人。

要當機器人控制器關鍵大廠

劉鈞說,未來是數位醫療或影像醫療時代!X光、超音波或MRI系統都需要高速運算能力,過去凌華只做INTEL(英特爾)平台,現在也整合NVIDIA(輝達)GPU平台,劉鈞說,現在能整合Intel與NVIDIA技術滿足工業應用的業者,凌華一定是前兩名。

凌華跟醫療界GPS(GE、飛利浦、西門子)三大廠中的兩家合作,除此之外,也跟二線業者瑞開利、聯影及邁瑞合作,另外與歐洲蔡司、日本東芝醫療、奧林帕斯胃視鏡設備也有接觸,劉鈞說,醫療業務費時長,談一個單子要一年時間,產品開發花18個月,到第三年開始賣,整個週期要十年。

在交通領域,凌華聚焦軌道交通,除控制器,PIS(旅客資訊系統)也是未來凌華佈局重點,「高鐵現在速度350公里,未來很快會到500~600公里,車輛安全會更重要,」劉鈞說,凌華將專注地鐵或高鐵車內鏡頭保全系統建置。

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智慧交通中,城市與城市之間的連結要靠高鐵跟火車,而安全系統成凌華佈局重點

機器人領域,看好產業界從自動化邁入智能化,凌華目標成為最重要的服務機器人控制器供應商,因此凌華投資大額研發經費,參與ROS 2作業系統開發,期望機器人導入AI軟體,能將凌華開發的控制器展現最好的執行力,未來機器人透過眼睛判斷後,自己能控制手腳做對應的動作,機器人與機器人之間也能互通連結。

「貿易戰後,我們的生意會增加。」中國強化自主性,PXI量測產品將出現轉單機會,凌華期望兩年內搶下對手NI在中國一半的生意,換算約2,000萬美元訂單,由於中國客戶也在撤出中國工廠,資本支出預期在明後年增加。

「就看股東有沒有膽識,再壓兩年!」劉鈞說,現在凌華的合作伙伴樣貌已經跟過去三年不同,「做得出來就是英雄,做不出來就是狗熊」劉鈞說,若兩年後仍做不好,「我一定會負責任。」

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以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範
以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時,另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心,是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年,當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道,投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶,中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的 影音光碟(Video Compact Disc, VCD),那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著,這不只是晶片製程的改進,而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍,如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統,乃至企業伺服器與工業應用,都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業,都能看見耐能智慧身影,「我們從GPU、CPU進不去的地方出發,讓晶片像樂高積木一樣,從只需一顆晶片的穿戴式裝置,到需要多顆晶片的伺服器,都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸,耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於
面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於雲端,必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。
圖/ 數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同,」劉峻誠解釋到,語言模型要短時間內處理大量資料,但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性,這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下,成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端,運算正快速轉移至終端,從智慧家庭到醫療、車用、製造現場,都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示,GPU架構的能耗與散熱需求驚人,一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元,碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI,將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出,臺灣雖是全球GPU製造重鎮,但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU,卻沒有自己的算力,」他語帶無奈,「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施,國家的核心技術與自主權將受制於人,不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機,耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標,開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際,耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發,並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術,提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI,晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯
耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯著提升。
圖/ 數位時代

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下,耐能智慧得以加速開發新一代晶片,這不僅是十年研發累積的成果,更是政策資源與技術創新的結合,象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新,使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品,效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一;以往需10瓦才能運行的任務,現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷,而我們不用,」他笑著說,而這就是低功耗的力量。

這樣的設計,使KL1140成為真正能落地的AI晶片,既可部署於穿戴、車用與工業場域,也能堆疊成伺服器模組,實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助,耐能智慧不僅強化晶片設計,更能整合模組、子系統與軟體生態,打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案,邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露,目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案,協助能源與環境條件嚴苛的地區,利用該晶片低功耗與高算力的特性,順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU,而是在打造更聰明的AI,」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主,更是能源自主。」他認為,晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發,邁向整體系統構建,具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世,不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局,更代表臺灣在全球生成式AI時代中,擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義,臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中,算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為,臺灣若要在這場變局中保持主導權,必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片,而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路,到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範,耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來,耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構,讓臺灣不僅能製造世界的晶片,更能定義世界的智慧。

|企業小檔案|
- 企業名稱:耐能智慧
- 創辦人:劉峻誠
- 核心技術:專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額:新台幣6億7520萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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