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。

半導體_semiconductor
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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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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