鴻海力圖扳倒敵手  搶做世界代工第一
鴻海力圖扳倒敵手 搶做世界代工第一
2004.01.15 | 科技

麥可.馬科斯(Michael Marks)這個名字,對絕大多數人來說完全陌生,但是對郭台銘卻不是。
馬科斯剛過53歲生日,是位精力旺盛的企業家,他率領的偉創力(Flextronics),擁有橫跨歐亞美三洲的上百座工廠,專門提供電子產品代工服務,一年營業額134億美金,是當今全球第一大「電子代工業者」(EMS, Electronics Manufacturing Service)。

**鴻海:
去年全球第四,今年挑戰第一

**同樣53歲的郭台銘,精力同樣旺盛,他領軍的鴻海,也擁有橫跨歐亞美三洲的數十座工廠,剛公布的2003年營收達3279億台幣,折合96億美金。這是鴻海繼2001年營收突破1442億、擊敗台積電成為台灣電子業第一大、2002年突破2450億台幣之後,再一次大躍進,實現郭台銘先前定下每年成長30%的承諾。
鴻海已坐穩台灣第一,並且成為中國出口第一大,郭台銘接下來的目標,是進軍世界舞台,扳倒同屬電子代工業的龍頭偉創力。「鴻海要成為EMS第一大,」郭台銘在2003年底設定新標竿。
從連接器、機殼、準系統、主機板、桌上型電腦、遊戲機、手機到交換機,鴻海近年來跨足的領域,攻無不克,別人經營無法獲利的產品,到了郭台銘手上硬是變成賺錢金牛。鴻海的故事,更隨著他近年以千億台幣身價躍登台灣首富,而家喻戶曉,而且總是不缺新題材。
去年,不論是郭台銘年中提出的「電子五哥」說,或是年底潑了投資人冷水,提出2004年初鴻海業績平淡、以及液晶電視將供過於求,導致液晶面板價格崩盤等觀點,都被媒體大幅引用報導。
鴻海挑戰偉創力的話題,自然又引起關注,而這一回,鴻海有多少勝算?如果鴻海能維持每年成長30%以上的動能,最快在今年就能如願。
鴻海去年的營收,在全球EMS名單上可排上第四位。有國內法人樂觀估計,鴻海今年營收有望衝到4790億台幣,折合140億美金,而根據德意志銀行(Deutsche Bank)預估,EMS前三大業者今年營收都將持平,使得鴻海登頂的機會看好。

**偉創力:
馬科斯接手,衝高成長率

**
不過,EMS業者絕不甘於原地踏步,特別是近年竄起飛快的偉創力。這家創立於新加坡的公司,原本只是一家二線電子代工業者,擁有哈佛MBA學歷的電子業老將馬科斯,於1993年加入董事會、並在1994年接任執行長後,給偉創力帶來翻天覆地的變化。偉創力在1994年的營收尚不及1億美金,全球排名落在20名外。
EMS的代工模式在1980年代興起,進入1990年代中期後開始熱門。這種概念類似晶圓代工業的台積電,以自有生產線100%為客戶代工,完全不打自有品牌,差別只在於EMS代工的不是晶片,而是電腦、印表機、遊戲機、手機、PDA和醫療器材等電子產品。
EMS起源於美國,他們存在的價值,是分擔自有品牌業者持續投資設廠的壓力。隨著電子產品「及時上市」(time to market)、「及時量產」(time to volume)、「快速跌價」和「全球交貨」的特性愈來愈明顯,品牌業者外包生產工作的比例愈來愈高,造就EMS產業榮景。特別是景氣愈差,品牌業者為了降低營運成本,外包的比重就升高。
美國《商業週刊》(BusinessWeek)2001年6月公布的年度例行「全球科技100強」(Infotech 100)調查中,榜首Celestica就是一家來自加拿大的EMS業者,那一年表現最好的族群就是EMS業,其他電子業均不理想,景氣是過去幾年最差的。
馬科斯在1990年代末景氣走下波時逆向加碼,在全球各地投資接收許多客戶的工廠,並順手接收訂單,衝高業績,於2002年超越原先EMS盟主Solectron,成為第一。這種在全球各地布線生產,並將供應商群集在同一地點的做法,在今天已成為電子代工業的標準,而點子則來自馬科斯在1994年的一次奇遇。
那時候,他剛接執行長不久,一位出貨被延誤的客戶生氣地指責他:「你根本不懂製造,回去看過書再來,」馬克思虛心接受客戶建議,回去讀了1986年出版的《世界級製造》(World Class Manufacturing)這本書,了解日本企業垂直整合模式創造的力量,「使我茅塞頓開,」他回憶。
馬科斯從書中得到靈感,對照偉創力所在的產業環境,讓他相信代工業的未來,在於興建大型的工業園區,把相關供應商都集中在內,節省生產時間和庫存,才能達到最高效率,再下一步則是複製這個模式到世界各地。「我們等於回歸1920年代的福特汽車模式,日本汽車業在1970年代也這麼做,如今電子代工業也要走這個方向,」馬科斯觀察。
隔年,馬科斯付諸行動,首先在墨西哥買地,投資蓋工業園區,並要求供應商配合搬進來,奠下偉創力接下來幾年高速成長的基礎。到2003年,偉創力已在全球擁有6座工業園,包含墨西哥、巴西、匈牙利和波蘭各一座,中國有2座。偉創力目前有4成營收是來自這6座園區。
「因為工業園的做法奏效,讓偉創力的成本再往下降1-4%,使它有本事接微軟Xbox遊戲機和惠普印表機等低毛利產品,」專門報導電子產業的美國《電子商業》(Electronic Business)雜誌指出。

**鴻海vs.偉創力:
客戶產品相似,獲利鴻海領先

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在偉創力大興土木的1995年,鴻海的規模還不到1億美金,主要產品是連接器,並發展PC機殼和準系統等產品。鴻海以PC為主的發展模式,與偉創力跨足多領域的方向非常不同,嚴格來說,鴻海甚至不能算是EMS業者,因為它的連接器是以自有品牌行銷。
隨著鴻海規模擴大,陸續進入通訊和消費性電子產品領域,並在中國、墨西哥、美國、捷克和蘇格蘭等地投資設廠後,它走的路和EMS愈來愈像,郭台銘提出的「一地設計、三地製造、全球供貨」的模組化生產概念,也類似馬科斯複製工業園區的想法。
兩家公司甚至連客戶群和產品線都相似。鴻海幫新力代工PS2遊戲機,偉創力幫微軟代工Xbox;鴻海幫思科代工網通設備,偉創力幫網康(3Com)代工網通設備;鴻海幫諾基亞代工手機機殼,偉創力幫索尼愛立信代工手機;鴻海幫惠普代工桌上型電腦,偉創力幫惠普代工印表機。
兩家公司最大的差別在於獲利能力,鴻海大幅領先。偉創力在2000至2002這三年中,儘管業績成長,卻是連續虧損,2003年預估可回復獲利,稅前盈餘有2.5億美金。鴻海則是每年獲利都成長,2003年預估稅前盈餘達6.9億美金,是偉創力的2.76倍。
根據《電子商業》分析,偉創力獲利不佳的原因,來自EMS這幾年擴充太快,買下太多工廠,造成資源重複,在生產線和人力調整的成本很高。
儘管如此,由於偉創力在美國那斯達克上市,享有較高溢價,市場給予的本益比達41,市值為87億美金,與鴻海的103億美金市值相差不大,但鴻海在台灣上市,本益比只有15。

**鴻海戰術:
擴增代工項目,企圖拉高毛利

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造成鴻海低本益比的原因,可能有多種,比如台灣整體電子業的成長勢頭已趨緩、外資質疑鴻海資訊不夠透明、以及公司決策集中在郭台銘一人身上,沒有接班安排,形成營運風險。
但是,鴻海比同業高出一截的賺錢本事,說明它極可能是電子業變動遽烈的環境中,適合生存下來的物種,而它自己也不斷演化,拒絕定型。「成功是很差勁的導師,它帶給你的是無知與膽怯,它不能給你的,是下一次成功所必須具備的經驗與智能,」郭台銘提醒員工,鴻海必須不斷向前探索,才能生存。
與EMS交鋒,勢不可免,特別是在充滿龐大潛在商機的通訊市場。繼PC相關產品之後,消費性電子及通訊產業也正在快速釋放代工訂單,特別是手機和網通設備。但是,這些產品的標準化程度不若PC,意味代工業者除了製造,本身也需具備設計能力,以因應客戶特殊規格要求。設計能力被視為是EMS優於純粹代工業者之處。
以鴻海為例,來自連接器、機殼、主機板和桌上型電腦組裝的訂單,仍占營收一半以上,但偉創力有超過半數營收是來自毛利較高的通訊產品。鴻海要持續成長,訊息很清楚,就是提高代工手機和網通設備的比例,不論訂單是從品牌業者手中取爭到,或是從EMS那裡掠奪過來。
鴻海在北京的手機機殼廠已布局多年,重點是爭取諾基亞手機的組裝訂單,而在杭州的工廠,則接了UTStarcom生意,代工中國這兩年熱得發燙的小靈通手機;在網通設備上,思科幾乎把全部低階交換機交由鴻海代工,中高階產品則仍交給EMS。
鴻海在2003年下半年發動的連續三波奇襲,展現它強勢拚搶通訊訂單的意圖。8月份,鴻海以6700萬歐元收購芬蘭的藝模(Eimo Oyj),這是一家專門供應手機機殼給諾基亞的公司;10月份,鴻海把動作轉向墨西哥,以1800萬美金接手摩托羅拉的手機工廠,順勢接收摩托羅拉的代工訂單;11月份,鴻海又買下台灣的網通設備龍頭國碁,補強欠缺的研發設計能力,也接手國碁眾多代工客戶。
鴻海對決偉創力,戲碼在今年年初揭開序幕,也可能在這一年底落幕。

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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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