蘋果iPhone代工廠獲利翻一倍,和碩Q3財報透露的2個現象
蘋果iPhone代工廠獲利翻一倍,和碩Q3財報透露的2個現象
2019.11.08 | 蘋果

蘋果供應鏈2018年吃盡苦頭,不過一切都在2019年iPhone 11降價、三眼鏡頭款(Pro Max)熱賣下,出現曙光。

iPhone主力組裝廠和碩公佈2019年第三季財報,數字亮眼到讓法人嚇一大跳,單季營收奔上3547.95億元今年高點,季增18.5%,財報獲利數據更是突出。

第三季和碩毛利率衝上3.8%,營業利益率1.8%,創9季度新高,稅前盈餘86.37億元,年增率140%,稅後純益62.97億元,年增率120.5%,單季EPS2.41元,是15季以來新高。

累計和碩前三季營收9482.75億元,年增8.5%,稅後純益110.93億元,年增率41.5%,EPS4.25元。這些數字都比預期要好,原因除了轉投資金屬機殼廠鎧勝-KY轉虧為盈,不再是拖油瓶之外,還有哪些背後因素?

鎧勝 程建中
鎧勝-KY今年Q3轉虧為盈
圖/ 王郁倫攝影

和碩專注單一機種,利用率求穩不求噴

首先是和碩通訊業務今年專注代工單一機種,傳言是入門款iPhone 11。

由於今年蘋果將新機基本款iPhone 11的起賣價降到699美元,比去年同樣定位的iPhone XR還下降了50美元(約新台幣1,500元),讓市場接受度提升,代工廠機種單純化,也有助於提高經濟規模,人力產線調度。

其次,則是關鍵字:產能利用率。

執行長廖賜政在法說會指出,「毛利率提升,關鍵是產品調配讓產能利用率提高。 寧願營收不要高,要平穩 。」這句話背後大有學問,過去營收能衝多高,是法人關心重點,但如今也顯示蘋果供應鏈策略已經有所調整。

據了解,和碩過去中國旺季招工動輒塞入10萬人,但淡季時工廠人力僅3~4萬,落差如此多倍,一旦錯估旺季人力需求,提早一兩個月備足人力,但旺季沒來,怕的就是人力閒置又不能馬上遣散,而2018年iPhone X賣得不好,讓去年旺季僅短短在第四季發生瞬間,讓供應鏈一片哀嚎。

「我們希望每季波動不要太大,讓產能利用率平穩,且是高的利用率。」廖賜政說。

市場傳言,蘋果2020年上半將推出低價版iPhone SE 2,下半年再推5G版本,新品發佈分散,不再重押9月,其次業務人員開始懂得下單策略微調,過去預測市場需求準度不夠,現在不僅掌握提升,且分散數月先製造備貨,不再集中幾個月大拉貨,都讓供應鏈痛點抒解,不至於訂單冷熱差異太大,容易生病感冒。

「很感謝客戶支持!」廖賜政雖避談單一客戶,但他直言生產最怕訂單量高低起伏,這對生產不利,因此透過業務與客戶溝通達成共識,讓今年產能平均利用率提高。

廖賜政:2020年新品連連,代工廠機會很大

而2020年,和碩也預告新品連連,會是很大的機會年。廖賜政說,2020年客戶產品變化會非常大,5G讓智慧家庭、遊戲機、手機都有很大變化,由於客戶都將推新機,裝置非常多元,看好2020年消費電子業務持續成長。反而是資訊類產品,因為市場成熟,預估將與今年持平或小幅下滑。(延伸閱讀:幫人拿顆草莓、倒杯熱咖啡,和碩發表台灣第一隻仿真手AI機器人Aria

時間走到年末,廖賜政坦言明年產業變化仍在收集情報,所以資本支出還說不準,但台灣今年擴張投資百億後,印尼巴淡島也順利投產,目前也跟客戶討論越南或印度市場,不排除有投資計畫,所以是否將再度大增仍待稍晚公佈。

和碩
和碩董事長童子賢(右)與執行長廖賜政(左)
圖/ 王郁倫攝影

和碩2019年資本支出下滑,投資金額預估2億美元,是2018年近4億美元的一半。若2020年有大手筆資本支出計畫,可以想見不是將新增海外據點(越南或印度),就是將在5G或IoT裝置上投注更多資源。

責任編輯:蕭閔云

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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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