擺脫毛3到4!鴻海首揭4大成長動能,如何力拚明年7%毛利目標?
擺脫毛3到4!鴻海首揭4大成長動能,如何力拚明年7%毛利目標?

代工龍頭鴻海於昨(12)日舉行法說會,揭露了第二季的財務表現,營收達1兆1383.37億元,季增21%、年減3%,毛利率達到5.91%,比起上一季的4.5%、去年同期的5.31%來說都要來得好,符合第一季法說會的預期。

董事長劉揚偉展望第三季鴻海的表現,他依四大產品線進行個別分析。

鴻海董事長 劉揚偉
劉揚偉首度在法說會上揭露鴻海的短期成長4大動能,表示要靠伺服器、半導體等領域,帶動鴻海在明年毛利率可以上看7%。
圖/ 鴻海提供

消費暨智能產品因為受到新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情的影響,導致新機上市的時間有所延遲,因此僅有個位數的季增、而年減雙位數;雲端網路與上一季維持持平水準,較去年同期有個位數增加;電腦終端則不論是季對季、年對年都維持個位數成長;至於元件及其他則季增雙位數、與去年同期持平。

首揭短期成長4動能,赫見2產品線藏兆元營業額

劉揚偉也進一步說明了鴻海目前「短期」的成長動能,將如何帶動鴻海的毛利率擺脫過去「毛3到4」的窘境,以7%為明年的衝刺目標,主要都來自於4大成長動能,當中更包含了2個兆元營收的成長引擎。

動能一:伺服器

「不說別人還不知道,資策會統計鴻海伺服器出貨量全台第一、2019年可是有近兆元新台幣的營收,」劉揚偉這樣一說,讓現場的法人跟媒體都哄堂大笑。伺服器受到疫情的影響,將會是鴻海短期的成長動能來源,劉揚偉更點出雲端服務供應商(Cloud Service Provider,CSP)佔營收的3成左右,一直到下半年都將會有雙位數的成長動能。

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鴻海表示,伺服器中雲端服務供應商(Cloud Service Provider,CSP)佔營收的3成左右,一直到下半年都將會有雙位數的成長動能。
圖/ 取自ShutterStock

動能二:零組件產品

零組件產品包括機構件、散熱模組,光學、電、PCB以及半導體等,2019年整體營收高達1兆,其中的光學還有半導體將會是零組件產品中中意的成長動能來源,而光學的應用包括相機模組、觸控模組等應用。接下來也會強化鴻海創辦人郭台銘獨創的CMMS模式(Component Module Move & Service,零主件、模塊化、動態速度、服務),針對零組件產品進行垂直整合的調整。

動能三:半導體

半導體被鴻海視為一個短期重要的成長動能來源,2019年半導體產品的整體營收約700億新台幣,其中47%為設備及製程服務、34%為IC設計、3%為IC設計服務,以及15%封測。看準台灣半導體產業的發展,接下來鴻海將重點佈局在IC設計、設備以及高端封裝三個領域上投入更多資源,他也認為IC設計接下來將會在5G、AI、8K跟CIS等四大領域上開花結果。

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半導體2019年為鴻海帶來近700億的營業額,接下來將會把重點佈局在IC設計、設備以及高端封裝三個領域,投入更多資源。
圖/ shutterstock

動能四:汽車零組件

2019年汽車零組件產品的總營收為95億新台幣,其中44%來自於新能源車零組件、56%來自於汽油車零組件,且客戶遍及歐美各大車廠。此外,鴻海的另一個優勢就是汽車零組件的產品組合多元,能滿足客戶的需求。

而近期攜手跟裕隆合作的最大主因,是鴻海看上了裕隆是國內唯一一個擁有汽車開發能力的業者、擁有近20年的經驗;此外,華創在底盤平台的能力跟經驗,也是鴻海認為在未來電動車的發展上大有助益的地方。唯這部分的合作仍在佈局的階段,但劉揚偉認為2025年有機會成為集團另一個擁有兆元營收規模的事業體。

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雖然目前自駕車的表現不佳,但鴻海認為2025年這將會是另一個兆元營業額的領域。
圖/ shutterstock

3大產業搭配3大技術,依舊是鴻海長期規劃

至於鴻海的「長期」成長動能,依舊來自於目前正在持續佈局的3大未來產業:電動車、數位健康及機器人,以及3大核心技術:人工智慧(AI)、半導體以及新世代通訊技術(5G)。劉揚偉表示,鴻海有信心這三大產業的選題,看準的不僅是未來年複合成長率達到20%以上,2025年的全球總產值也將上看1.4兆美元(約合42兆新台幣),即便是搶下1成、即4.2兆新台幣的產值,對鴻海而言都有助於接下來的營運表現。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #Apple #鴻海
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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