鴻海劍指中國電動車市場,合資全球第四大車廠有何盤算?
鴻海劍指中國電動車市場,合資全球第四大車廠有何盤算?
2020.01.17 | 合作

鴻海也要進軍電動車領域了,昨(17)日晚間宣布,未來將跟飛雅特克萊斯勒汽車 (Fiat Chrysler Automobiles, FCA)簽署合作協議,雙方將設立合資公司,一起開發、生產純電動汽車,同時經營車聯網業務。

鴻海看上哪些機會?未來又可能對全球汽車產業,造成那些影響?

鴻海進軍電動車領域,首攻中國市場

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鴻海日前在法說會中,已經明確宣示「電動車、數位醫療、機器人」三大市場目標。
圖/ 周書羽/攝影

鴻海日前在法說會中,明確宣示「電動車、數位醫療、機器人」三大市場目標。根據公告內容,鴻海將成立直接或間接控股子公司,在直接持股不超過40%的情況下,與飛雅特克萊斯勒共同開發及生產純電動車,以及經營車聯網業務。

具體來說,雙方合作會聚焦在汽車設計、機構工程、生產製造及行動軟體技術四大領域。雙方合作中,鴻海具備行動科技和軟體專業知識;飛雅特克萊斯勒則有汽車製造的硬實力,互補彼此弱項;依據初步規劃,將在中國設立工廠生產,優先經營中國市場,日後才會規劃出口業務。

事實上,這並非鴻海第一次投資電動車相關領域。2018年中國電動車新創小鵬汽車(XPENG),獲得22億人民幣(約新台幣101億元)B輪融資,並在同年底正式推出齊下首款智慧電動汽車「小鵬G3」,其中投資者就包含富士康。G3主打配備超過25個感應設備,包括10個攝影機、3個毫米雷達、12個超音波感測器,被外界視為鴻海布局車聯網重要的一步。

齊攻電動車,雙方各自算盤是什麼?

飛雅特克萊斯勒汽車 (FCA)究竟是什麼來頭?

2014年1月29日,由飛雅特集團、克萊斯勒集團宣布重組後成立的控股公司,目前是全球第七大汽車製造商。不過在去年12月,法國汽車製造商寶獅雪鐵龍集團(PSA)跟飛雅特克萊斯勒汽車簽署合併協議,聲明中指出:「雙方將以各占 50% 持股比例合併。」預計合併程序完成後,將成為全球第 4 大車廠(僅次於福斯、豐田、日產雷諾三菱聯盟)。

汽車產業目前正面臨天翻地覆的創新與革命,鴻海也想參與其中,但本身並沒有汽車相關經驗,於是找上將成為全球第四大車廠的FCA合作。聲明中提到:「我們相信,這對鴻海來說是一個轉型升級契機。」

PSA
去年12月,法國汽車製造商寶獅雪鐵龍集團(PSA)跟飛雅特克萊斯勒汽車簽署合併協議,將成為全球第四大車廠。
圖/ shutterstock

農曆年前,鴻海興奮地向外界宣布進軍電動車的大好消息,表示會在適當的時機,進一步說明雙方合作成果。

無人車、電動車,是許多車廠在過去幾年,既期待又怕受傷害的關鍵字,這兩項新產品不只將顛覆運輸產業,甚至連娛樂、生活、零售的樣貌,都有可能產生革命性改變。

正因為如此,像是SONY、Google、特斯拉等這些非傳統車廠的品牌,也都加速馬力投資大量資金、資源,發展無人車、電動車科技。傳統車廠所面臨的困境是,擁有深厚的造車工藝、底蘊,卻難以一時半刻將最新科技與汽傳統造車技術整合,轉型上面臨挑戰;對於想發展汽車產品的科技公司來說,最致命的缺失,就是沒有深厚的造車底蘊。

從雙方規劃分析,預計將工廠設在中國,首個目標市場也是中國。原因是中國是全球最大的電動車市場,同時生產成本也較低,特斯拉(Tesla)位於上海的超級工廠,也在去年開始啟動生產。

對鴻海來說,除了可以提供科技轉型上的資源,也能發揮一直以來擅長的成本控制優勢;對FCA來說,則能快速的接觸到廣大的中國市場,藉由雙方資源的整合,將有機會挑戰日產、特斯拉等競爭對手。(延伸閱讀:Sony、亞馬遜都不敢錯過,汽車科技如何影響你未來十年生活

責任編輯:陳映璇

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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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