聯想的煩惱~不確定的未來
聯想的煩惱~不確定的未來
2004.03.15 | 人物

2月18日下午,聯想電腦公布其最新的2003財年第三季度業績。
「聯想的業績低於我們的預期,我們對公司的評級維持在under-perform(低於市場平均回報水平),」Henry King在報告中指出。巴黎百富勤證券的研究報告指出,聯想業績令人失望,聯想的淨利潤率從4.9%下降到4.3%,因此分析師Marvine Lo也將聯想的2004-2006收益預測下調了4%-10%。

**銷售額增加
利潤卻萎縮
**

表面上,聯想這一季的銷售增長態勢依然不錯,銷售額達到65.5億港幣,同比上昇17%,淨利達到3.25億港幣。其中企業PC銷售增長17.04%,但因為毛利率從14.09下降到13.23%,所以企業IT對聯想電腦整體利潤的貢獻僅增長0.4%。因為運營支出比預期的更高,達到6.11億港幣,所以,EBITA比高盛預測的要低16%之多。
但聯想還有不少一次性收入及損失,包括賣掉聯想電腦旗下的主機板製造業務QDI所獲得的收益近1000萬港幣,賣掉中國電信股份所獲得3000萬港幣收益,以及中止與美國線上(AOL)合作網站所產生的2550萬虧損,兩相抵消,聯想這個季度還有一次性的收入近2000萬港幣。
如果將這2000萬港幣從季度利潤中扣除的話,聯想的純利潤實際上同比下降了2%。巴黎百富勤的數據則表明,聯想核心業務的利潤同比下降了9%。
或許2%的利潤下降對一家公司來說並不算得上是大問題。但是銷售額上昇17%,利潤卻反而下降了2%,不能不讓人深思。

致命大弱點
太依賴台灣

更為嚴峻的是,聯想的未來也存在著太多的不確定性。高盛分析師指出,將聯想目前眾多的產品線細數過來,能讓人眼睛一亮的屈指可數。巴黎百富勤的證券分析師Marvine Lo直截了當地在研究報告中表示,「未來的聯想缺乏利潤增長的驅動器」。
在聯想的核心業務中最熱門的筆記型電腦業務,本季度的出貨量增長儘管高達69%,筆記型電腦的銷售仍然只占聯想全部銷售額的11%,還不可能成為未來的「當家花旦」。
聯想的筆記型電腦產品嚴重依賴對台灣的採購。「據我們所知,聯想還有一些其它的大陸IT廠商的筆記型電腦產品,100%是從台灣業者這裡採購。聯想最近甚至在台灣成立了一個採購辦公室,據說每年的採購額會達到十幾億美元之多,」IT業咨詢公司Gardner分析師Jamie Wang表示。
Gardner的分析師Jamie Wang指出,因為東芝等公司有生產筆記型電腦的經驗,所以對代工廠品質的控制異常細緻而且嚴格。Dell和HP等企業因為深知市場的需求,所以非常重視對產品的定制,而且因為他們有龐大數量的訂購量,所以也被排在台灣代工廠的「貴賓席」上。
中國內地的採購者是比較弱勢的採購者。因為沒有製造經驗,無法對產品品質做細緻的要求,往往只能採購一些代工廠已經大批生產的日美筆記型電腦「貨尾」,然後進行簡單的「改頭換面」。因為訂購量太小,無法要求台灣的代工廠另開模具定制,所以,根本無法依據本地市場的需求進行「定制」。
聯想的「戰略新業務」手持設備,也面臨著與筆記型電腦業務一樣的種種侷限。Gartner的分析師Jamie Wang質疑,目前中國內地廠商的PDA產品中,究竟有多少技術內容屬於「自主研發」。
「我相信優秀的內地廠商可能會有一些擁有自主研發的產品。關鍵問題是他們是否花了比別人更長的時間進行自主研發。一旦比不過其他廠商,他們是否會一直堅持自主研發的策略,就很值得懷疑,」Gardner分析師說。

專注於市場
主攻PC產品

幾位業內人士均指出,在筆記型電腦與手持設備市場,如果不能像日美廠商那樣,在核心技術或是產品設計上能有一定的掌控能力,聯想惟一能倚重的,也只有在中國內地的銷售力量與市場。聯想在PC市場上的品牌優勢,是否能夠移植到筆記型電腦市場與手持設備市場,取決於聯想人員的執行力。
「聯想的高層們提到了兩個目標,一個是國際化,一個是多元化。我們認為,聯想的國際化與多元化戰略很正確,但是等待條件成熟還需要一段時間,近期看不到他們會有大突破,」Henry King說。
聯想的出路究竟在何方?
「專注於市場,」幾位分析師們相當一致的建議。高盛的分析師說,從這個角度來說,聯想退出主機板製造,專注於PC核心產品業務和手持設備業務,大幅度調整分銷通路與相應的企業組織結構,起碼方向上是正確的,但是還需要看實際效果。
「基本上我們認為,所有的戰略方向都是正確的,具體就要在看聯想的戰術執行力如何了。我們在等待結果,」Henry King說。

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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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