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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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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