127歲半導體老巨人—— V翻身奏效,但仍需努力
127歲半導體老巨人—— V翻身奏效,但仍需努力
2004.03.15 |

在全球半導體市場中,有個占有一席之地的日本名字:東芝。10年前,它幾乎拿下整個快閃記憶體市場,現在,它的NAND快閃記憶體,市占率雖然也不低,卻只有40%。在半導體的路上,127歲的東芝曾有它輝煌的過去,也曾有它撤離與轉向的舉措。

改革!
拆分事業部,採用「TVC」

結束於2002年3月底的2001會計年度,是東芝心中的痛。年度財報出爐後,東芝出現2540億日圓的虧損,8倍於前一次出現虧損的1999年度。這麼多的虧損,其實有1900億日圓是由於東芝在亞洲金融風暴後一直持續進行著的改革,所提列的組織重整費用,以及在2003年度結束前裁撤1萬8800人所需。但即便扣掉這筆重整與裁員經費,虧損仍是不爭的事實。
2002年度,東芝又重拾185億日圓的淨利,雖不滿意但能接受。其中的原因,當然還是與持續進行的組織重整終於奏效有關,當然也少不了帶領東芝改革的關鍵人物之一,總裁岡村正。
2000年6月就任總裁的岡村正,一上任就展現出「執行力」。原本隸屬於東芝集團的事業部,全都被他拆分出去,成為一批自負盈虧的子公司,東芝總公司也因而變成一個「小而強」的指揮中心。之所以這麼做,是因為岡村正希望歷史悠久的東芝能動得更有彈性。
其間,東芝比較與眾不同的,是它自2001年4月起採用的內部經營指標TVC(Toshiba Value Created, 「東芝價值創造」)。這是「經濟附加價值」EVA(Economic Value Added)的「東芝版」,也就是「針對所投入的成本,能產生多少超出該成本的利益」,以衡量其對組織價值貢獻高低的指標。
有了TVC把關,以半年為一期,任何事業,只要連續兩期虧損,就變成「留集團察看」,必須實施改善策略。如果連續四期TVC都變差,就必須考慮是要賣掉它,或是乾脆直接收掉。這樣的機制,讓東芝踏實地培養出更有競爭力的經營體制。

雄心!
選擇與集中,放棄DRAM

多數企業改革時所採取的「選擇與集中」策略,東芝也少不了。對業務甚無貢獻者,岡村正一律賣掉,包括賣給三洋的電池事業,以及最值得一提的「從DRAM出走」。
對東芝來說,離開DRAM可不是件開心與甘願的事──畢竟1980年代,東芝的DRAM產品可說是稱霸全球。但在韓國等後起業者「耍低價」的攻勢下,缺乏大尺寸晶圓生產能力的東芝,在成本上實在不利,總有必須低頭的一天。2002年1月底,東芝終於把美國境內的DRAM廠房與設備,全數賣給美光(Micron)。轉進NAND快閃記憶體後,東芝有了不錯的一片天,「我們的榜樣就是英特爾,」岡村正現在展露出全力吃下整個NAND快閃記憶體市場的雄心。

隱憂!
PC扯後腿,還在虧損中

即便2002年度,東芝已從2001年度的2540億日圓虧損翻回到黑字,今年3月底結束的2003年度也預計會有250億日圓淨利,但東芝仍有隱憂存在:它的PC事業還是在扯後腿。去年10月底公布的2003年度上半財報中,由於PC零組件價格的上漲等因素,東芝的PC事業虧損了170億日圓。
對名列全球前五大PC業者的東芝來說,這樣的慘況,絕非任何人樂見。除了去年下半年一連串針對PC事業的刪減成本等措施外,今年初,東芝終於使出最後殺手鑭──把PC事業獨立為「PC & Network Company」公司,希望加快東芝PC業務的發展。
另一個問題則是,東芝由於亟於改革PC事業,而把資源集中其上,反而忽略了推動日正當中的其他產品,例如東芝在全球數一數二,可用於PDA或數位音樂播放器的微型型硬碟(在1.8吋硬碟市場中,東芝占98%市場)。
在岡村正上任後的改革下,東芝確實由黑翻紅,組織結構也正朝擺脫20世紀餘毒的方向挺進。對推出全球首台筆記型電腦的東芝來說,如何成功整頓PC事業,如何透過有微軟和迪士尼力挺,準備接替DVD標準的次世代光碟技術HD-DVD,進一步擴大數位產品的版圖,會是東芝能否在V字型翻身後讓獲利持續上升的重要因素。

東芝小檔案
創辦人:田中久重
創辦時間:1875年(前身「田中製作所」)
總公司所在地:東京都
現任總裁:岡村正
營收項目別:數位產品、電子零組件、社會基礎架構、家電、其他
2002年度營收:5兆6557.78億日圓(海外40.9%、國內59.1%)
2002年度淨利:185億
員工人數:39875人(2003年3月31日止)
2004年觀察重點:手機晶片、NAND快閃記憶體、微型硬碟等

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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