韓國淪疫情重鎮!三星爆員工感染,越南廠陷零件短缺
韓國淪疫情重鎮!三星爆員工感染,越南廠陷零件短缺

近日武漢肺炎(新型冠狀病毒)疫情在韓國大舉爆發,三星身為當地規模最龐大的企業,擁有超過10萬名員工,也未能從這一波疫情下倖免。

三星位於龜尾市的工廠也在週末傳出確診案例,整座工廠全面關閉數天,預計今(24)下午重啟。

「逃得了一時,逃不了一世」或許就是三星在這齣武漢肺炎疫情中的寫照。雖然三星因為對中國市場、供應鏈依賴甚少,從而避免在武漢肺炎爆發之初受到衝擊,隨著疫情蔓延至韓國,再也無法置身事外。

疫情蔓延韓國,三星韓國廠爆員工確診案例

截至24日為止,韓國武漢肺炎確診案例已達到763人,並有7個死亡病例。目前三星絕大部分手機生產皆位於越南與印度,不過仍有少數高階機種的生產仍留在韓國內部,本次關閉的工廠便是負責摺疊手機的製造,包括Galaxy Fold與前陣子甫發表的Galaxy Z Flip。

三星在官方聲明稿中表示,他們已將與確診案例接觸過的員工進行隔離,並對其進行武漢肺炎篩檢。關閉期間他們將全面對工廠進行消毒清潔,同時呼籲員工在重返工作崗位時佩戴口罩。

三星也希望員工能減少外出旅遊,並建議多多利用視訊會議取代開會。另外,往返三星總部與龜尾市工廠的接駁車也因此暫時停運。

三星摺疊手機 Galaxy Z Flip.jpg
有報導指出,三星近日最新發表的摺疊手機Galaxy Z Flip就是在龜尾工廠進行生產。
圖/ 三星YouTube

龜尾工廠在三星整體產量占比並不大,然而傳出確診案例的消息依舊導致股價下跌超過2.5%。

本次關閉的時間並不算長,卻是武漢肺炎衝擊韓國3C大廠的重要徵兆。龜尾市是韓國的工業重鎮,除三星外,LG電子、LG顯示、Toray等眾多大廠均在當地設有廠房。

龜尾市在地理位址上相當靠近大邱市,也就是韓國武漢肺炎大爆發的所在地。各家科技大廠都謹慎以對,例如LG就限制大邱市員工兩週內不得進入辦公室,總部員工也不能在未經允許的情況下進入當地。

延伸閱讀:不打規格戰走平價風,三星能靠Galaxy Z Flip把摺疊機打入主流市場嗎?

越南工廠仰賴中國零組件,三星走空運輸送S20零件

不單韓國工廠受到影響,越南工業局也聲稱,當地汽車、電子產品、手機製造商因肺炎疫情影響,在取得原料供應上遭遇難關。三星是韓國最大的外資企業,占當地年總出口量的1/5至1/4左右。

雖然三星已全數關閉中國工廠,但越南廠房仍依賴中國製造的零組件,越南政府也表示,當地相當依賴中國的材料與設備,這令他們在疫情爆發時陷入困境。

Samsung Mobile Factory in India
即使三星手機工廠大多位於越南及印度,仍無法避免對中國零組件的需求。

越南本身疫情並不嚴重,確診案例僅16人,並有15人已經康復,沒有任何死亡案例。

越南與中國間的運輸以陸路為主,但因為肺炎的關係,三星已經開始利用空運從中國輸送材料至越南組裝,此舉是為防止新發布的Galaxy S20面臨短缺,儘管將大幅增加物流成本。

越南工業局則表示,雖然三星考慮利用海運、空運輸送材料,但依舊很難滿足生產上的需求。三星方面聲稱,他們會竭盡所能將對營運的影響降至最輕,至於疫情如未好轉能支撐多久、不減少產量,官方目前沒有對外透露。

資料來源:BloombergReuterSammobile

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #三星 #武漢肺炎
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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。

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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。

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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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