大房3兄弟內鬥延燒!長榮航董事改選老大張國華出線,拓展貨運應對疫情
大房3兄弟內鬥延燒!長榮航董事改選老大張國華出線,拓展貨運應對疫情

除了防疫,長榮航空還必須處理家族內鬥的紛爭。長榮集團創辦人張榮發過世後,大房三兄弟在前年關係生變,因此,今(27)日長榮航空舉行股東會上的董事改選,成為兩派人馬角力的一大觀察。

董事改選名單出爐,家族成員只有大房長子張國華在名單內,雙方爭議不斷的張榮發慈善基金則未列入提名名單,張國華確定當家掌權,長榮航空營運暫時不會受到股權爭奪影響。

兄弟鬩牆董事改組,老大當家穩抓經營權

張榮發於2016年1月過世後,二房獨子張國煒依照遺囑接任集團總裁,不過,大房張國華、張國明、張國政三兄弟無法接受遺囑內容,引爆遺產爭奪戰,並於同年3月拔除張國煒董事長一職,以及長榮集團旗下海運、榮運等多家公司的董事資格。

2018年底,原本站在相同立場的大房三兄弟關係生變,原因是老三張國政與老二張國明認為,長子張國華太倚重長榮國際公司董事長柯麗卿,更不滿柯麗卿續掌董事長一職,大房因而又分為兩派、爭持不休。

直到今日股東會上,長榮航空董事改選名單出爐,名單包括:長榮海運兩席代表林寶水、張國華;長榮國際代表人柯麗卿、戴錦銓;長榮物流孫嘉明、廖志維;以及三名獨董,分別是公益性獨董簡又新、獨立董事許順雄及吳宗寶。

長榮航
從這次改選結果來看,家族成員只剩老大張國華在名單內,剩下都是專業經營人。
圖/ 長榮航

值得注意的是,名單中並沒有大房老二張國明、老三張國政。

從這次改選結果來看,家族成員只剩大房長子張國華在名單內,張國華與專業經理人團隊接手管理的模式,已然成形。原本持股0.28%的張榮發慈善基金會,原本握有2席董事,這次改選後被長榮物流取代,正式退出董事會,未來不能在董事會派任法人代表。

張榮發慈善基金會憑什麼是必爭之地?

根據公開資訊,長榮國際最大股東是張榮發(文教)基金會,持股28.86%,長榮國際則持有長榮航空11.32%股份、長榮海運5.81%股份。從持股分配來看,只要能拿下張榮發基金會,就等於取得經營權。

因此大房兩派人馬角力的重點,就是張榮發基金會,本周五(29日)基金會將舉行董事會,預料將會進行董事全面改選。目前,大房次子張國明持有基金會12.17%股權、三弟張國政持有16.67%,兩人聯手,就能超過長子張國華持有的12.9%,若全面改選,就極有可能變天。

只不過基金會主導權是否變天,長榮航董事改選的結果都顯示,經營權之爭漸趨明朗,由於最爭議的基金會並未獲選為長榮航空董事,因此無論未來基金會董事爭奪結果為何,短期內都不會影響長榮航空營運決策,讓營運趨於穩定。

簡化供餐、調整客機載貨,「這是我們的專長」談經營對策

肺炎疫情導致全球航空業慘淡,長榮航空營運也無法倖免,股東會上,大家都很關心集團的應變措施,以及對下半年營運的看法。

客運策略上,總經理孫嘉明表示,會透過減少航班飛行數量、簡化機上餐飲,來降低營運成本;貨運方面,除了現有的5架全貨機,以及客機機腹艙載,也將改裝部分777-300ER客機,透過調整機艙內座椅來增加貨運量。此外,長榮航亦會暫緩廣告採購、修繕等重大支出。

因為長榮航全貨機數量較少,林寶水提到,在兩岸航線上會爭取將本來的貨運航權,改以客機飛行載貨,增加貨運的獲利能力。從今年第一季營運表現來看,因為防疫物資推升貨運需求,加上飛機班次減少,導致需求大於供給、運費上漲,讓長榮航運貨單位收益增加7.5%。

EVA AIR
孫嘉明解釋,客機改裝成貨機是誤解,「只是挪移客艙椅子,拿客艙位置裝貨,」且長榮是台灣第一家這麼做的業者。
圖/ shutterstock

大房三子張國政的委任律師吳祝春也親征股東會。他質疑公司將主力客機改裝成貨機來載貨,是否有其效益?更希望經營團隊能說明,疫情下導致現金收入減少,接下來如何因應挑戰?問題擺明了要與大房長子張國華交鋒。

孫嘉明解釋,客機改裝成貨機是誤解,「只是挪移客艙椅子,拿客艙位置裝貨,」且長榮是台灣第一家這麼做的業者,接下來會隨疫情發展在營運上做調整。至於是否能發揮效益?林寶水則補充:「請放心,這是我們專長。」

面對疫情的未知發展,長榮航內部已有應對的營運規畫,包括已經獲得交通部紓困200億元貸款,馬上可以動用,其它無論銀行貸款、市場籌資,只要能穩定公司營運,都在考量內。

責任編輯:張庭銉

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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。

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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