一紙「惠普滿意」的和解!廣明從反托拉斯法案脫身,總座:好好把錢賺回來!
一紙「惠普滿意」的和解!廣明從反托拉斯法案脫身,總座:好好把錢賺回來!

纏訟7年,廣明遭惠普求償4.38億美元(131.4億台幣)天價的「光碟機限制價格反托拉斯訴訟案」正式宣告和解!6月18日雙方簽署同意書,為宣佈這項和解消息,廣明財務長李志仁與總經理何世池帶著疲憊的神情在晚間10點前匆忙走進櫃買中心記者室。

纏鬥7年的反托拉斯法案件終於有了「了結」,疲憊又凝重,兩人看不出一絲一毫和解的興奮,臉上只有深深的疲累及肅穆,不時流露對官司餘悸未除的緊繃,因為這場和解記者會召開的前一小時,廣明才剛確認收到惠普蓋章、熱騰騰的法律和解書,在此之前,一切努力都還不能算是大勢抵定。

廣明
廣明總經理何世池表示,公司重新出發把錢賺回來。
圖/ 王郁倫攝影

聯合聲明兩頁,承載著超重和解金

廣明發佈的兩張聲明稿,第一張只有短短下述7行共141字,再蓋上董事長林百里的印章:

廣明光電與惠普已於6月18日簽訂保密之和解協定,該和解協定將解決廣明及及其子公司與惠普公司間之所有既存法律訴訟與判決之執行,廣明與惠普將向法院撤回現存之所有訴訟,包括續行在聯邦第五上訴巡迴法院之案件(No.19-20799c/wNo.20235),本案和解結果對本公司之業務並無重大影響,財務狀況應足以支應及維持公司正常運作。

延伸閱讀:空前考驗!惠普提訴要求資產移轉美國監管,廣明總座:我到現在搞不懂輸的原因

第二張附上的,則是廣明跟惠普共同發佈的英文和解宣言,內容中跟中文稍微不同之處,在於英文寫明「惠普將滿意此項裁決。」(The agreement will resolve pending litigation and satisfy the judgment HP holds against Quanta Storage Inc. and its subsidiary Quanta Storage America Inc.)

和解金多少?保密協議一切封口

多少和解金讓惠普滿意了?由於涉及雙方簽署的保密和解協定,關於償付金額多少、支付細節、有哪些要求?為何廣明11天前還堅持上訴,爭取獲得「公平的審判」,11天後卻180度轉變,以和解支付賠償金方式認罪,終結7年糾纏?這個轟動台灣科技業的反托拉斯大案,一切真相,都將被一紙保密協定埋藏在歷史裡。

惠普還有哪些要求?何世池坦言,除和解金外,一概無法透露。李志仁也再三強調:因為跟惠普簽訂的保密協定,針對訴訟和解內容不得揭露,被問到相關問題,基於保密原則不能回覆,違反將有懲罰條款。

和解金要給多少?財報會如何?或將是現在還持有廣明股票的股東最關心的事,但限於和解協定,李志仁強調,「這是遵循美國法令跟台灣法令的規範,衡量公司財務負擔,並保障股東權益的所做的共識。」

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台灣科技廠商在美國反托拉斯法上跌過許多次跤。
圖/ shutterstock

廣明目前手上有49.65億元現金,市場臆測,賠償金額若能要讓惠普「滿意」,恐怕將涵蓋甚至超過廣明現在的現金部位,但李志仁只能再重播一次「這個和解金額,對業務不會有重大影響,財務在正常運作下也足夠支應。」

台灣科技業過去在反托拉斯法案跌跤者眾,甚至有人鋃鐺入獄,可以看得出,為了這場和解所付出的代價將讓廣明元氣大傷,但要從美國反托拉斯法案脫身,近乎「裸退」幾乎是可能的想像。

「我們所有決定從以前到現在,都以股東最大權益為出發做考量,因為跟惠普簽訂的保密協定裡面有很多很多規範,包括對訴訟裡面的金額訴訟或細節,都不能做任何評論,真的很抱歉,我不能再對此事的以前或未來做任何評論。」何世池說。,

何世池:好好從生意上把錢賺回來!

何世池在記者中一樣十分謹慎,他連說了三次「很怕有任何Trouble!」後,才吐露心情:希望公司的訴訟告一段落後,能夠重新出發,再往前邁進,好好從生意上把錢賺回來,幫股東賺更多錢!

延伸閱讀:做到台灣No.1,卻遭求償54億元!奮行轉型之路,廣明啟動「甩開爛尾樓」首部曲

事實上,廣明的本業確實逐漸好轉,在結束光碟機業務後,轉型SSD組裝或機器人業務,今年前5月稅後純益 3.12 億元,每股純益 1.04 元,成績不差,甚至5月一個月稅後純益高達7664萬元。。

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何世池也是達明機器人董事長,他極有可能接掌廣明董事長大位。
圖/ 王郁倫攝

「你看我們現在的生意,4~5月營收跟獲利狀況都比去年好,公司將會保持正常營運!」何世池說,「重點是展望未來向前走,公司營運一定會正常,協議金額財務上也足以支應,所有出發考量都是以公司更健康,繼續往前走,股東權益可以受到最大保障是決策點最大考量點。」

而股東對此事是否支持,廣明最壞是否已經過去?或許20日開盤將是很重要觀察點。

反托拉斯法律,台灣科技廠商陌生境地

我們做各種溝通!何世池說,經過這次訴訟事件,他除回顧檢視公司在時空背景下做的判斷,思考當初在該時間點為何會做這些決策,甚至媒體的評論報導,他也都一一看過,儘管有些事情現在已不能再談,但他也覺得或許等整個事件過去,廣明的案例有很多可以供台灣廠商參考的地方,只是現在時機不宜,也必須是跟惠普案件無關的時候。

「台灣的法律、美國的法律,兩方之間到底有哪些可以能出乎我們原來自己預期跟想像的?……OK!這個我不要講了。」何世池最終在記者會上留下這段感想,這或許也是過去台商面對國際反托拉斯訴訟過程中共有的感受。

廣明何世池
廣明總經理何世池跟團隊為惠普官司日夜忙碌。
圖/ 王郁倫攝影

「這陣子為這件事,每天都搞到很晚,其實我們真的很累!為這件事我們幾乎不眠不休的處理,我們都希望好好休息一下,各位記者是否放過我們?」或許真的是累了,會後李志仁匆匆跳上捷運返家,他說,回到家的第一件事「是要發內部信給全體員工」,讓大家都知道和解消息,並要幫大家打打氣。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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