可成現金池1,179億元滿水位,將發動併購!洪水樹首談紅色供應鏈合作傳言
可成現金池1,179億元滿水位,將發動併購!洪水樹首談紅色供應鏈合作傳言

「有些(洽談方)我是看了報紙,才知道有跟我們談合作。」可成董事長洪水數30日股東常會後四兩撥千斤,回應關於外界瘋傳立訊要入股可成的諸多風風雨雨。

中國連接器廠立訊近年竄起,被號稱為「小鴻海」,從搶下音箱組裝到藍牙耳機AirPods,立訊逐漸對台灣蘋果供應鏈帶來威脅,去年底、今年初,產業更盛傳立訊在蘋果牽線下,要找可成談各種可能合作,為的是吃iPhone組裝訂單。

「基本上有人對我們有興趣、找我們合作,我們都會談,看看彼此有無合作空間,有怎樣方式對公司有利?但到目前為止,我們沒有跟任何公司有具體東西,有的話,會按照法定程序公告。」洪水樹說。

洪水樹
可成股東會召開,小股東建議活用現金,董事長洪水樹(左)回應會積極併購投資。
圖/ 王郁倫攝影

沒被併,反可能出手併購

可成不僅否認上述傳言,洪水樹還透露可能反轉立場,不被買,還要成為發動併購者。可成身為金屬機殼優等生,根據第一季度公布的財報,約當現金水位急奔至1,179億元歷史高檔,洪水樹透露,反想要透過投資或併購擴張,加速找到第二或第三條路。

「你沒辦法跟趨勢潮流對抗,當大環境改變時,(併購)是我們積極要做的事,」洪水樹說。

他指出,會積極尋找國內外轉投資,包括「有些不是那麼容易重頭開始發展成公司營運主軸的產業,就會找一些成熟公司(併購),或是其技術開發成熟,需要資源幫他們商品化的對象。」他解釋,投資標的國內外都不限,但會是以新領域為主,車用或醫療都可能,也會透過客戶推薦一些好的對象。

事實上,可成已經量產電動車外殼,甚至第二季還多接到新案件,可成也轉投資多家醫療子公司,默默佈局。

洪水樹
受到疫情影響不大,可成上半年營收仍正成長。
圖/ 王郁倫攝影

5G時代機殼設計破碎化,成長寄望車電及醫療

過去罕談併購,洪水樹的態度轉變其來有自,從他所說的大環境改變可以知道一二。回顧可成的核心本業:筆電、平板、手機機殼業務,都先後進入成長高原期,品牌客戶無法成長,甚至業績消退,就開始反過頭來砍成本以維持利潤。

跟「市場競爭」相比,對可成更大的衝擊是產業中「客戶策略轉變」,市場觀察蘋果新領導人更專注財報數字成績,產業變化造成的影響之大,即便可成維持產業裡最好的競爭優勢,也難以抵擋。

「這無可避免,客戶對支出強力控制,供應鏈會造成相當大壓力,這是去年(可成)會有這麼大逆風的原因。」洪水樹坦言。

可成是金屬機殼優等生,良率跟量產速度都數於前段班,觀察機殼產業趨勢,洪水樹表示,5G跟AI對全球科技產業造成相當大影響,尤其是5G進展將對產業帶來正向循環,刺激消費帶動需求上升,但5G天線數量增加,也使機殼結構要更破碎化,好讓天線穿透,但又必須兼顧好的強度,解決高頻散熱問題,加上造型複雜度更高,使機殼角色更吃重。

洪水樹
可成董事長洪水樹表示客戶策略改變比產業競爭還有挑戰。
圖/ 王郁倫攝影

而是否加速海外佈局,洪水樹坦言,台灣產能已經相當龐大,台南永康工業區也規劃再興建新廠,但機殼因技術含量高,上下游關係緊密,目前仍需要時間,由於機殼需要高端製造環境,並牽涉複雜的製程工藝,不只是可成本身,還必須周邊配合,因此目前評估得多、行動得少,「我們是能移就移,其他遠距供貨」洪水樹說。

而核心本業上,洪水樹透露已有散熱部門研發散熱材料,比方加入散熱纖維或薄膜,很快會在5G筆電上商品化,由於上半年可成業績成長,下半年雖仍要看手機上市狀況,但仍審慎樂觀,預估今年看起來還不錯。

洪水樹說,「過去用加速折舊,在景氣好時,把資產負擔盡量降低,碰到景氣轉折,我們負擔相對輕,輕負債,好的現金流在手,當遇到機會或可以投資的標的出來,隨時可以投資搶得先機。」積蓄千金,可成何時出手,後續值得期待。

責任編輯:蕭閔云

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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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