不隨電子五哥兆元夢起舞,緯創林憲銘揭密5年投資心法:能不能成都在人
不隨電子五哥兆元夢起舞,緯創林憲銘揭密5年投資心法:能不能成都在人
2020.01.13 | 創業
緯創董事長林憲銘
年營業額已經不是我追求的目標,9000億元還是一兆元,坦白講,差別其實很有限,但意義是裡面的內涵,傳達什麼價值給客戶,這才是我們未來5~10年要追求的。

不跟隨大哥們的步伐拼營收「破兆」,緯創雖是台灣第五大EMS(專業電子製造服務)大廠,2019年營收規模8,782億元,董事長林憲銘卻在10日尾牙上大談價值提升、談IP(專利權)投資組合,2020年新股票提撥福利也上路……。

過去5年,緯創更砸100億元前瞻技術新創,林憲銘眼中看到什麼?從留才育才制度、新創技術投資,到供應鏈移轉,以下是緯創轉型全紀錄。

緯創林憲銘
緯創董事長林憲銘看印度市場五年內不會取代中國
圖/ 王郁倫攝影

因看好電動車而投資,「蔚來汽車」虧損擴大

在談新緯創之前,先看中國電動車大廠「蔚來汽車」在2019年底公佈前三季財報虧損86.68億人民幣,第三季雖虧損縮小,營收恢復成長,但成立以來累積的虧損高達259億人民幣,持續燒錢壓力過大,這家電動車新創為此剛完成2億美元融資。

蔚來正是緯創投資的項目之一,林憲銘2018年不僅大談電動車未來,透露自己訂購了一台蔚來新車,同時緯創也是蔚來電控系統零件獨家供應商,緯創對電動車或自駕車的未來十分看好,「自駕車未來就是一台大的移動IoT!」林憲銘多次暢談,不過從投資面來說,緯創還沒賺到錢。

緯創不僅幫蔚來生產關鍵零件,緯創也投資蔚來關係企業「蔚隆」,透過緯創昆山投資了蔚隆(南京)汽車智能科技及蔚隆(昆山)汽車電子總計3.4億元,其中蔚隆(南京)緯創投資33%股權,這家公司另一個持股50%的大股東是江蘇蔚然汽車,董事長李斌正是蔚來創辦人,緯創另100%投資蔚隆(昆山)。

NIO ES8蔚來汽車
蔚來汽車NIO是中國電動車大廠,但成立以來燒錢速度超過特斯拉

5年百億投資新創,林憲銘:CVC成績只能算打平

「趁有利潤時,不能全分完,要做投資。」林憲銘說,趁個人電腦產業仍穩定有獲利,他身體力行在過去5年每年提撥約20億元做前瞻投資,總計投資了15~16家對象,這些投資標的有成功也有失敗,但全必須跟緯創業務佈局有關。

「投資這家公司或產業,我們在意是投資後是否有IP(智財權),我們可以合作或共有,或者併購這些IP。」林憲銘舉例,5G從IP、IC晶片到下游服務,這條產業鏈中台灣掌握太少「封鎖性科技(Blocked Tech)」,除了台積電跟聯發科,掌握卡死對手的技術不多。

林憲銘觀察,緯創處於ODM領域多年,對基礎科學投資不深,而這領域又太廣,若沒有方向,稍抓不準就會浪費。但不論是IoT或5G+AI、電動車,都是大趨勢,是未來20年的樣貌,目前緯創從上述領域累積很多IP,每年支付超過7億元專利費用,未來IP仍要繼續累積,為轉型鋪路。

新創成敗關鍵在人,一人以興事

蔚來在緯創新創投資中算不上成功的案例,但卻打開電動車大門。而對投資失利,林憲銘很坦白「投資過程中會有錯誤跟不對,但不能因為投資錯誤就不投了,因為失敗而決定後來不再投資,才是最大的失敗。」他認為應該要想辦法找出失敗關鍵因素,讓下一波做對的事情。

而緯創投資團隊內部檢討後,發現 「最大的問題都在人。」當沒有先深入瞭解投資的對象或人的時候,最後「這個人都會影響所有」 ,林憲銘說。他認為,論技術,很少有人持有世界上獨一技術,所以多數都是齊頭並進,最後事業能不能成功就看這個人(主事者),過去緯創對人沒有深入瞭解,所以最後就會敗在這個人身上。

林憲銘也強調,未來還是會堅持繼續投資,但會訓練更多有能力的人做風險判斷。他憂慮的說「台灣未來5~10年若沒有建立IP投資組合,我們(台灣)會任人宰割!」而緯創就是靠投資及累積IP投資組合做價值移轉,目前企業創投總體來說只是打平。

國際化,台商勝紅色供應鏈領先三年

「台灣要轉型!即使漫長,但必須做。」林憲銘說,緯創這兩年非常努力投入數位轉型跟AI應用導入,目前工廠運作智慧化已經成熟,未來的工作兩大重點是「體質轉換,數位轉移」及「供應鏈轉移」,前者目標是一座新工廠產線落成一週後,良率就能跟其他老廠一樣優秀,後者讓年輕人出路更多,但挑戰也變多。

2020年緯創在墨西哥、捷克、馬來西亞、台灣、越南、印度都要擴廠,未來戰線變廣,製造跟運籌帷幄的國際人才需求也變多,而經過貿易戰,林憲銘樂觀的說,未來台灣供應鏈會變得更成熟,而愈國際化愈可以領先中國對手。

「台灣ODM三年內還有優勢,」林憲銘面對紅色供應鏈緊追在後,他認為這因為處於不公平競爭(中國政府會補貼),但台商在擁有高客戶依賴度,在最後關鍵決策時往往也選擇跟台商合作,台廠還是領先,但中國政策重心的半導體跟面板產業,台廠就相對辛苦。

緯創2019年大刀闊斧改革推動雙執行長制,兩大事業體「緯創科技」及「緯創智能」分別由林建勳及沈慶堯接執行長,同時也加速印度設廠,第二座工廠2019年12月正式量產,

緯創十幾年前就在印度提供售後服務(維修),現在更跨入組裝,是印度經驗最深的電子五哥。林憲銘坦言印度的人才結構跟製造都完全與中國不同,比方印度總經理說的英文,台灣人不見得聽得懂,另外零件在印度生產仍有挑戰,效率不敵中國,但扮演組裝角色很OK。

把握大原則,善用當地人管理,授權彈性處理,「我覺得印度投資算及格」林憲銘說,但短期五年內印度無法取代中國製造地位。

談雙CEO表現,林憲銘坦言現在仍是培育人才階段,算不上已接班,仍要母雞帶小雞。「CEO基礎管理已可穩住陣腳,截至去年底的表現其實超過預期,但未來或許還有挑戰,還在測試中。」他強調:「CEO絕對不能安於現在樣子,要敢於挑戰風險,我鼓勵他們做嘗試,透過企業創投知道外界的科技趨勢,積極瞭解未來。」

留人才!緯創版勞退基金上路,將買自家股票

10日尾牙晚間,林憲銘開心到有點茫,他多次加碼88萬大獎,而一項新股票福利制度也剛自1月1日上路。

「緯創版勞退金」新制讓員工可用小額薪水撥入信託專戶,公司也會提撥相同金額,集體買緯創存股,依職等分3級,最高階主管每月提撥5,000元,公司也提撥5,000元,也就是每月用總金額1萬元存入基金買緯創股票,一般員工則是3,000元。

以每月自提3,000元來說,等於緯創另加發一年3.6萬元到員工信託專戶買股,以7,800位員工都參加來說,一年這個信託基金規模相當6億元左右,但專戶要綁年限,若期限前離職就無法享受公司提撥福利,但也透露緯創看好未來三年成長動能。

增持IP建立專利護城河、鼓勵人才有國際視野、階段性轉變緯創體質。林憲銘豪氣的說,「未來10~20年,假如我們沒有自暴自棄,是我們(台灣)的機會。」

延伸閱讀:
1.台灣年輕人不愛留學了,緯創林憲銘擲1.5億元邀國際AI大師來台客座
2.AI神預測「高離職風險」員工,緯創5大AI應用超乎想像
3.4年做iPhone都沒賺錢!緯創手機策略大轉向,不再狂砸金猛擴廠

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #緯創 #人工智慧
往下滑看下一篇文章
AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩
AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩

2026台灣設計展於9月24日至10月11日在桃園登場,以「桃園流」為主題,結合千塘之鄉的水文地景、國門之都的航空與物流優勢、多元族群文化匯流,以及 AI 科技應用,展現城市運轉的動態美學。

其中,為提供民眾不同於以往的互動體驗,AIoT 智慧感知大數據平台服務商棋苓(Chylyng)推出全展區 AI 穿戴互動體驗「FLOW CHECK」。參觀者配戴主辦單位提供的智慧手環後,可沿著展場動線於不同站點進行互動。即使多人同時參與,每位參觀者仍可依照不同的路徑、選擇與互動節奏完成體驗;系統並依據互動過程與結果,即時生成專屬的 Flowmomo 數位卡牌,讓參觀者儲存並帶走屬於自己的展覽體驗紀錄。

看似簡單的手環互動,背後其實是一套整合穿戴裝置、即時感測、場域互動、資料處理與雲端服務的完整系統。尤其在大型公開展覽環境中,不僅必須因應大量參觀者於短時間內同時使用,也必須確保從手環感測、站點互動、資料傳輸到最終結果產出的每一個環節,都能維持即時且穩定的服務品質。

棋苓以自主開發的 Eleplo AIoT Platform 為技術核心,整合穿戴裝置、感測設備、人員與資產定位,以及即時事件與資料管理,並負責建構 FLOW CHECK 的手環互動邏輯、站點應用、卡牌生成及參觀者操作介面。

專業分工合作:諾德資訊坐鎮後端,撐住大型公開展覽的服務韌性

為了讓系統從開發與測試環境順利進入大型公開場域,並進一步提升正式服務的可用性、資安與系統韌性,諾德資訊與棋苓採取專業分工合作。棋苓聚焦於 AIoT 平台、穿戴應用及使用者體驗;諾德資訊則負責後端基礎架構、正式環境部署、壓力測試、高可用性驗證,以及服務上線後的系統與流量監控。

由於展場現地部署時間僅有兩天,雙方將大量驗證工作提前至開展前完成。諾德資訊於正式開展前約一個月即建置專用測試環境,讓棋苓的應用服務提早與正式營運架構整合,並進行壓力測試、高可用性驗證及異常情境測試,使原本必須於現場進行的系統驗證工作大幅提前完成。

諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示:「FLOW CHECK 的挑戰在於大量參觀者可能集中於同一時段使用手環,因此除了確保服務穩定之外,也必須辨識進入系統的流量究竟來自真人使用者、合法自動化程式、AI Bot 或惡意攻擊,並透過即時監控及早發現異常。」為此,諾德資訊導入 IntelliFend Bot Management,協助辨識真人使用者、合法自動化及異常機器人流量,並於展覽公開服務期間透過遠端監控,持續掌握主機、資料庫、應用服務及外部流量狀態。

此外,為驗證系統在大型展覽情境下的承載能力,正式展出前,諾德資訊亦協助棋苓進行大規模壓力測試,模擬最高約 3 萬人同時使用的流量情境,提前觀察系統資源使用狀況、服務反應與可能的效能臨界點,並據此進行相關調校。

透過棋苓在 AIoT、智慧穿戴與互動應用上的技術能力,以及諾德資訊在正式營運環境、資安、壓力測試與維運監控上的經驗,雙方在展覽正式開放前,即完成從應用層到基礎架構的完整驗證,讓 FLOW CHECK 能夠在大型公開場域中穩定提供即時的 AI 穿戴互動體驗。

諾德資訊
諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示,FLOW CHECK展前模擬約3萬人同時在線情境,並即時辨識流量來自真人、Bot、AI或惡意攻擊,提前掌握系統臨界值。
圖/ 數位時代

AI加速開發腳步,但也增加「上線」考驗

從生成式AI到代理式AI,軟體開發速度快速提升,過去需要長時間才能完成的產品原型(Prototype)與概念性驗證(PoC)專案,現在可以很快完成驗證,讓軟體商有更多時間跟資源投入客戶需求、產品創意與使用體驗。

但是,從PoC走到Production,面對的是完全不同的考驗。
諾德資訊技術長張家榮解釋,進入正式環境(Production)後,軟體服務必須面對真實使用者的流量、不同客戶的IT環境、計算資源擴充、資料庫負載、網路連線、資安攻擊,以及服務異常時的切換與處理,就算在壓力測試時表現正常的系統,也可能在Production的時候出現問題。

更值得特別注意的是,AI不只讓開發者更快,也讓攻擊者發現漏洞的速度加快;過去,服務上線後還有時間慢慢觀察、修正,現在,服務一上線,可能很快就遭到掃描甚至攻擊。

也因如此,軟體商、系統整合商選擇基礎架構夥伴的條件開始改變,從過去關注功能與價格轉向:產品能不能順利上線?出了問題誰來處理?面對流量變化與資安風險,服務能不能持續運作?

張家榮表示:「諾德資訊可以提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管、網路,到維運與監控等服務,讓軟體夥伴可以將資源集中在應用與客戶需求,無須擔憂Production議題。」

諾德資訊
諾德資訊技術長張家榮指出,公司可提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管到維運監控的完整服務,讓軟體夥伴無須擔憂Production議題。
圖/ 數位時代

不僅提供資源,諾德資訊將Production變成一項服務

而這也是諾德資訊會提出「Production as a Service」的原因:不是在提供另一種雲端或主機服務,而是將軟體從開發走向正式營運所需的Production流程,轉化成可以被專業分工、驗證與持續維運的一項服務。

「Production as a Service不是單純把主機或雲端資源租給客戶,而是共同檢視這套軟體能不能順利上線與正常營運。」邱柏瑞表示。

實際做法包括,在上線前協助檢視架構,建立與正式環境相近的測試環境,確認系統正常狀態、最大承載量與資源需求,並驗證高可用性、資安、備援及服務切換機制;上線後則持續監看服務狀態、容量與流量,及早發現異常並處理。

諾德資訊之所以有這樣的服務能力,可以歸結為三點:

第一,長期累積的基礎架構與維運經驗,目前,諾德資訊同時服務的客戶數近30家,應用情境涵蓋IoT、購物平台、遊戲、音樂等不同類型的軟體服務。

第二,諾德資訊將每一個客戶遇到的問題與解決方案收攏至知識庫,讓團隊成員可以快速處理、借鏡,滿足客戶需求。

第三,依循ITIL的維運精神,並具備ISO 27001等資安相關認證,將服務流程、操作紀錄、備份、監控與異常處理等機制內化到服務之中。

這也是諾德資訊與單純提供雲端、IDC或主機代管服務的業者之間的最大差異:交付的不僅是基礎設施,而是讓服務持續運作的能力。面對客戶同時使用公有雲、私有雲、地端與邊緣運算環境,諾德資訊另以 MQloud 提供統一管理,把網路、防火牆、流量、監控與帳務收進同一套平台,降低跨環境營運的複雜度。

「軟體商負責開發,就像晶片設計公司;諾德資訊則負責協助完成測試、製程調整與正式生產,讓產品真正走向市場,希望成為『軟體界的台積電』。」張家榮如是說道。

展望未來,諾德資訊將持續深化 Production as a Service,成為軟體公司從上線到長期營運的夥伴。自構想階段起即與軟體商共同討論架構,於測試階段協助驗證,於準備上市時承接正式環境,上線後則持續守住流量、資安與服務韌性。軟體開發者與 SaaS 業者可將資源集中於產品與客戶,完整基礎架構與 24×7 維運則由諾德資訊端到端承接。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓