麗臺科技火力全開 進軍影音通訊市場
麗臺科技火力全開 進軍影音通訊市場
2004.04.01 | 科技

3月12日,位於中和市遠東世紀廣場18樓的麗臺科技擠滿了人;市場上炒得沸沸揚揚的鴻海合作案,讓這場法說會吸引了大批投資法人與媒體記者。面對前華碩創辦人謝偉琦、前華碩行銷業務副總李聰榮可能入主麗臺的傳聞,剛從國外飛回台灣的麗臺董事長盧崑山滿臉歉意,「我也是下了飛機,才知道事情炒得這麼熱。」

**坦然以對!
面臨創業17年首度虧損

**對一手創立麗臺的盧崑山而言,2003年確實是難熬的一年。這年麗臺雖然營收達57.8億元台幣,但稅後淨損3.28億元,平均每股虧損2.47元。面臨創業17年來的首度虧損,盧崑山坦然以對;甚至針對外界不斷傳言盧崑山將讓出董事長職位一事,盧崑山也大方地表示:「有效的經營團隊加入,即使要我讓出董事長、總經理職位也沒關係。」
他分析造成虧損的關鍵是「因為公司投入太多研發費用和Nvidia繪圖卡產品銷售不如預期,」但他可能萬萬沒想到,即使公司虧損,麗臺近來股價卻反而被市場炒得火熱。
對這位足球國手出身、極重視團隊作戰的科技業者而言,這並不是他創業路途上的第一次危機。
1986年,盧崑山集資600萬台幣成立麗臺科技,一開始是以代工繪圖卡等產品作為公司的經營主軸;後來因為替德國Miro電腦公司代工繪圖卡,讓Miro一躍成為德國最大的繪圖卡業者,也讓麗臺科技快速成長。
不料,其後卻因為其它競爭者低價搶單,讓盧崑山失去Miro這個大客戶,公司一下子陷入少掉55%營收來源的窘境。「我還記得那天是1995年7月28日,和德國人談判完,我立刻從德國打電話回來要大家要有心理準備,」盧崑山回憶說。
雖然丟掉Miro這個大客戶,但靠著平時建立的人脈,即使當時市場上相關零組件晶片缺貨,麗臺科技還是拿到充分貨源;更因沒有退路,麗臺科技不得不推出自有品牌的WinFast繪圖卡,由於物美價廉,反而在市場上一炮而紅。
「沒想到打自有品牌賺更多,」這個意外的轉折,從此讓麗臺科技堅守自有品牌的發展策略。盧崑山至今依然感念地說:「我很感謝當時幹部們陪我堅持到最後,沒人離開,」這位業界、員工心目中的好好先生,現在遇上員工生日,還會親手製作卡片,為員工獻上祝福。

**市場關注!
低調承認將與鴻海合作

**
然而,近年來國際市場上的繪圖卡兩大陣營——Ati(主攻筆記型電腦市場)與Nvidia(主攻桌上型電腦)的對戰連帶波及台灣相關業者。由於技術超前、加上去年筆記型電腦市場大好,讓主攻Ati繪圖卡的撼訊再度翻生;相對的,由於Nvidia推新產品不順,也讓堅持只生產Nvidia繪圖卡的麗臺科技面臨了成立17年來的首度虧損。
對於許多主機板一線業者如華碩、技嘉都已開始生產兩大陣營產品,不諱言曾經有同樣想法的盧崑山,最後還是選擇Nvidia。「Nvidia產品占麗臺營收85%,況且我們連Nvidia繪圖卡都還做不好,所以目前不考慮其它業者的產品,」在這場新戰役上,盧崑山依然展現出運動家的專注與執著。
盧崑山進一步強調,Ati與Nvidia兩大陣營輸贏與否未到最後關頭,一切還很難說。至於是否要學習撼訊的完全委外生產模式,盧崑山則堅持研發、生產是麗臺的「根」,不會輕易放棄;因為一旦代工業者不願為他們代工,極可能對麗臺產生更大的衝擊。
至於外界極為關心與鴻海的合作關係,一直堅持在台灣設廠的盧崑山,也不得不承認低階產品在台灣生產並不符合成本考量;加上低階產品又占公司繪圖卡出貨量的40%,麗臺仍必須有這樣的產品,因此他將把低階的繪圖卡產品委外生產,鴻海只是其中的一家業者,雙方仍在試產階段。另外公司將發行6億元的附認股權公司債來募集資金,並不排除任何法人入股。
對於兩位前華碩主管將入主的傳聞,盧崑山直接了當的表示,他和謝偉琦從未碰過面、也沒通過電話。至於李聰榮則是之前以顧問名義邀請他為公司同事上課,但李聰榮也已經離開麗臺。「就算有這個念頭,現在媒體報成這樣,暫時是不太可能,但我希望他們有機會的話能加入我們,」盧崑山仍不掩可惜之情。

**左右開弓!
積極跨足影音通訊市場

**
至於未來的產品布局,自喻為全能型足球選手的盧崑山,則將左右開攻,替麗臺在數位家庭的市場中搶進得分之鑰,除了原有的繪圖卡業務,盧崑山成立GPS(衛星定位導航)與影音通訊事業處,並將這兩個新的部門視為公司未來成長的動力與挑戰。
「這兩樣東西是我最喜歡的寶貝,」盧崑山開心地從辦公室走出來,一手拿著木蘭足球隊員簽名的足球,一手是麗臺新研發的影像電話。去年Sars肆虐期間,麗臺從遠地傳回影像功能的影像電話,讓產品大賣;對於影音通訊部門的成長,盧崑山認為今年將從去年的2億元規模成長到10億元。另一個麗臺布局6年的GPS部門,在汽車市場成長的情況下,盧崑山更樂觀預估認為今年將有5成的成長空間,營收將達14億元台幣。
當然市場的看法並不像盧崑山本人那樣樂觀,元大京華副理魏建發就認為,麗臺近來股價漲勢多是來自與鴻海合作關係的發酵,至於新產品布局,還要視網路建設完善與否,否則這項產品成長還有待觀察。「我比較看好他與鴻海之間的關係,」魏建發說得直接。
「『麗臺』就是美麗臺灣的意思,」盧崑山談到他為公司取名的緣由。在花蓮長大的他,為了讓花蓮人減少城鄉差距,選擇東華大學作為夢想實現的實驗地;希望藉由寬頻網路串連保全、保健、資訊、娛樂、教育,讓花蓮人能享受資訊生活帶來的便利;如果實驗成功,他更希望能把這計劃擴及全花蓮,「希望從我開始,未來政府也能替大家這麼作,」盧崑山談著他的理想。
也許在外人看來,盧崑山是個愛作夢的人,但憑著運動家的耐力與堅持,他離夢想也越來越近。在台灣這片土地長大的盧崑山,沒有上市公司老闆的財大氣粗味兒,卻像是個充滿理想的布道家,從自己開始力行,為周遭人群先行出種出美麗的花朵。

麗臺科技小檔案
公司成立時間:1986年10月24日
上市日期:2001年9月19日
資本額:1,324,142(千元)
董事長:盧崑山
營業項目:電腦產品(88.69%)
通信產品(8.11%)
其他(3.20%)

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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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