中美5G大戰開打,台廠勤誠看好下半年中國伺服器需求超車美國
中美5G大戰開打,台廠勤誠看好下半年中國伺服器需求超車美國
2019.08.20 | Amazon

中美貿易戰打打停停,撇開華為再獲90天寬限期,中國伺服器市場下半年在政府大力扶植5G下,將率先吹響伺服器景氣哨音。但伺服器供應鏈業者為何仍如臨深淵,戰戰兢兢?
 
美中貿易戰開打超過一年,5G成角力新戰場,中國提前釋出5G執照,加速在「北上廣深」四大城市捷運沿線建設5G訊號網路,宣示年底前開通訊號,就是要彰顯5G強國國際形象,讓美國感受中國5G發展決心。(跟4G不一樣在哪?5G白話文快速看懂技術差異)
 
中國雲端大廠百度及阿里巴巴企圖心高,中國伺服器大廠「浪潮」不僅已是全球第三大伺服器供應商,今年首季伺服器出貨年成長率更達17%,是前五強中唯一沒有衰退的品牌。
 
由於5G建置大幅啟動,中國擴張伺服器品牌業務積極,甚至在晶片戰爭下,也已投入開發自主伺服器晶片,雖華芯通日前宣告倒閉,但還有兆芯等多家中方晶片業者投入,伺服器機殼大廠勤誠總經理陳亞男透露,為在中國做伺服器生意,中國伺服器CPU,勤誠產品也絕對可以相容,做妥善測試。(伺服器產能大舉遷台、MIT成顯學,業者:回不去了
 
勤誠是一家專業伺服器機殼廠,95%營收來自伺服器機殼,其餘為個人電腦配件,約6成訂單來自中美五大資料中心客戶,7月工廠稼動率約7成,下半年可望再拉高。(編按:稼動率是指一個評量生產設施有效運作的指數。)

 

勤誠(8210)與客戶合作搶攻5G商機,董事長陳美琪(左)、總經理陳亞男(右)領軍於COMPUTEX
勤誠(8210)與客戶合作搶攻5G商機,董事長陳美琪(左)、總經理陳亞男(右)領軍於COMPUTEX 2019展出最新機殼完整伺服器機殼全方位解決方案。
圖/ 勤誠

中國伺服器上半年需求疲軟,下半年強勁

 不過雖積極自建實力,中國上半年伺服器需求仍承受貿易戰衝擊,相對低迷,勤誠中國區業績貢獻占比,也從去年全年44%,快速掉到今年上半只剩32%,「上半年真的很SOFT(軟)。」陳亞男說。
 
不過,積蓄半年後,中國需求下半年顯然將超車北美,能見度大增。「下半年中國市場會比較順,但毛利率比較不好。」陳亞男說,期待今年中國市場能維持2018年表現,甚或個位數百分比成長。
 
「我們5G新品第四季會推出,」商務營運處長陳蘊芃說,下半年市場需求較強,主要來自幾家大型系統整合商,間接出貨給資料中心客戶。
 
陳亞男表示,5G跟AI絕對是勤誠商機之一。她分析,5G產品靠近用戶端,主要是出小型機台機殼,資料中心則接近數據端,過去伺服器一直是勤誠主力。
 
勤誠目前手握很多5G小型機台機殼正在NPI(新品量產導入),2020年量產,現在也發送小型機殼樣品給各區客戶測試,「5G商機很多,不只是標準品,也可能有OEM(代工)合作,」陳亞男表示,5G將是電信商需求主導,成為2020年趨勢潮流,大家都忙著開發,明年商機非常大。
 
對伺服器業者而言,5G機箱設計與伺服器有何不同?陳亞男說,主要是應用不同,散熱、風扇、電源、管理架構稍有不同,系統測試上不會有太大差異,標準品會以短機箱規格為主,但更多是客製化機種,仍是伺服器或儲存器,但產品應用範圍很大,所以規格會是客戶主導。

 

勤誠
中國受貿易戰衝擊,今年上半勤誠來自中國區業績占比大幅下滑。
圖/ 勤誠

5G助攻,中國伺服器需求強過北美

下半年中國需求相對強勁,反觀北美得等到第四季旺季看是否有較好的回應,現在能見度比上半年略高,但即使好,也僅「多看半個月需求」。
 
但這已經比上半年景況來的正面。陳亞男說,2019年是非常不確定的一年,美系客戶跟中國客戶,都看到趨勢上量在減少,連IDC都預估不看好,中國被課徵25%關稅影響甚大。
 
2018年底北美資料中心巨頭們提前拉貨衝擊,上半年微軟、Google、亞馬遜、Facebook沒有大拉貨,重心反而放在重組設備架構、更新軟體,改善運作效率,這也使得緯穎、勤誠、英業達等伺服器業者上半年僅溫和成長。
 
「下半年需求,中國客戶會比較強勁。」伺服器機殼大廠勤誠科技總經理陳亞男觀察,5G建置使市調機構對2020年更顯樂觀,配合中國與北美客戶如浪潮、Google紛紛來台設研發中心,勤誠也決砸4.88億元建置研發總部。(AWS、微軟研發中心掀工程師挖角戰,英業達董座:不培養新人對台灣沒好處)

中美貿易戰開打,伺服器產業今年首當其衝已被徵稅25%,實際上兩國交鋒,已讓北美資料中心需求成長停滯,中國上半年也表現疲軟,不過由於貿易戰下半場燒向5G競賽,中國力拚年底前廣泛商轉,讓年底前的伺服器需求由中國領先復甦。

責任編輯:陳映璇
 
 
 

關鍵字: #伺服器 #5G
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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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