藍思科技400億買下可成中國廠!創辦人從打工仔變富豪,還給蘋果臉色看......是什麼來頭?
藍思科技400億買下可成中國廠!創辦人從打工仔變富豪,還給蘋果臉色看......是什麼來頭?

中國企業藍思科技正式以14.27億美元(約台幣419億元)的價格,買下蘋果機殼供應商可成科技(2474)的中國廠。這間聽來陌生的公司,背後到底什麼來頭?

藍思科技創辦人暨董事長周群飛生活不高調,但公眾場合總是身穿大紅套裝,在男性眾多的科技業中十分醒目,她總是笑瞇瞇的,連眼睛也笑成兩道彎月,如果不提從失學打工仔變中國女富豪的故事,完全看不出她的創業史如此傳奇。

延伸閱讀:可成退出iPhone價格戰!談紅色供應鏈恐懼症,洪水樹:別把電子五哥當塑膠!

周群飛她所創辦的藍思科技做智慧手機保護玻璃及高硬度藍寶石玻璃,2008年成為蘋果的關鍵材料供應商,大量訂單讓她不僅當上中國女富豪,名列2019年《胡潤全球富豪榜》第186名,更是十三屆政協委員。她跟夫婿兩人身價粗估上看680億人民幣(約台幣2,819億元),她也有了一個「手機玻璃女王」封號。

藍思科技創辦人暨董事長周群飛
藍思科技創辦人暨董事長周群飛總是一身大紅套裝,非常顯目。
圖/ 藍思科技微博官網

33歲就創立藍思科技時,靠打工翻身的實業家

周群飛如今身價顯赫,但創業故事卻相當起伏。藍思科技創立於2003年深圳,從事網印玻璃加工業務,那年周群飛才33歲。

在此之前,周群飛只是一個從湖南山村南漂的打工少女,她1970年生,因5歲時母親自殺,父親處理炸藥受重傷,經濟窘迫下,她必須白天打工,晚上念深圳大學夜校來學習一技之長。

中國媒體報導,她在深圳澳亞玻璃加工廠打工時,當時因為強大的學習力跟執行力,在老闆工廠出問題,連廠長都辭職時,挺身爭取協助工廠管理量產,最後不僅經營成功,更因朝夕相處嫁給老闆,但隨後兩人離異。

藍思科技創辦人暨董事長周群飛
周群飛創立的藍思科技2015年掛牌上市。
圖/ 藍思科技微博官網

鄉野傳奇多,女富豪一手掌握手機巨頭訂單

外傳她也跟中國最大的玻璃生產商伯恩光學有一段恩怨,從伯恩挖走不少人才跟客戶,甚至有鄉野傳說她曾當過伯恩老闆小三,最後扶正,成立新公司後卻把客戶帶走,還離了婚,戲劇化的故事讓雙方結下樑子,不過這段故事從未獲得證實。

幾番闖蕩,周群飛累積了客戶跟技術,為藍思成立鋪下基石。2003年藍思科技在深圳成立,藍思取名來自「LENS」,就是鏡片的意思,2004年,藍思就拿下摩托羅拉V3智慧手機保護玻璃大單。

2006年隨業務擴張,她衣錦還鄉到湖南設廠,2008年,藍思正式打入iPhone背蓋保護玻璃供應鏈,成為關鍵的一役,到如今,從三星、蘋果、華為、OPPO、VIVO、小米、特斯拉到亞馬遜都是她的客戶。

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蘋果創辦人史蒂夫•賈伯斯和經典的iPhone 4手機,該白色經典機一度缺貨傳跟藍思良率不佳有關。

供應鏈甚至傳出,當年蘋果推出的白色iPhone4熱賣,但持續缺貨,就是因為只有藍思會做塗白漆的玻璃,因為白色塗層不能太厚,否則無法跟觸控面板貼合,順利感應,太薄又透光,生產難度高,一小時只能做三片,導致當年全世界買家都在等貨。

而隨後蘋果發表的第一代AppleWatch,初期量產數量稀少,也傳出是因錶面的藍寶石玻璃護蓋量產不足,由於藍思供應4成以上AppleWatch玻璃保護蓋,讓蘋果也得看藍思臉色。

睡在公司的超級工作狂,沒有「不可能」、「做不到」

「我想要做好的事,不吃不睡我一定要做好,而且我不會輕言放棄。」周群飛曾這樣說。而她的完美主義精神,也讓所創立的藍思企業文化同樣要求「反應要快」,必須很快執行,迅速給答案,雷厲風行到極致,她幾乎各廠區都有專屬宿舍,「推開辦公室門就回家」彷彿工作狂。

「我睡在公司,可以更快速解決工作問題。」周群飛說,這樣更可以快速跟員工溝通,而在企業內,「不可能」及「做不到」也是兩大禁語,她曾在受訪時也坦言,不能容忍明天的自己不能超過今天,每天必須進步。

藍思科技創辦人暨董事長周群飛
藍思科技近年業績大幅攀升,主要是蘋果大幅下單關係。
圖/ 藍思科技微博官網

由於苦過來,周群飛苦幹實幹的精神廣受員工愛戴,相對工作上的強悍,對員工她卻相當照顧,甚至曾因為員工公開落淚,也讓屬下相當擁戴,許多部屬私稱她「周董」。

如今藍思科技已經成為中國500強企業,全中國員工人數破10萬人,致力於導入自動化生產製造,也投入工業大數據,打造藍思雲用AI圖像辨識做玻璃的生產製造,藍思正加速追趕智慧製造。

2019年,藍思科技年營收303億人民幣,稅後純益26億元,2020年上半年,營收155.68億元,年增37%。獲利19.12億人民幣,轉虧為盈,EPS0.43元。

藍思科技創辦人暨董事長周群飛
藍思創辦人周群飛最後嫁給每天載她回家的司機,成為一段佳話,先生也跟她一同慶祝藍思掛牌。
圖/ 藍思科技微博官網

這幾年藍思積極投資陶瓷精密、新材料,並到越南設廠,因枝開葉散而成立藍思集團,並加速展開上下游垂直整合,比方入股豪恩聲學,如今藍思加速擴張產業鏈這張網,佈局之手也伸向金屬機殼。

可成
可成董事長洪水樹(中)。
圖/ 王郁倫攝影

5G時代,周群飛曾說,金屬機殼屏蔽5G訊號不如玻璃背蓋性能好,未來智慧手機將雙面使用玻璃材質,藍思也積極準備掌握5G浪潮,如今卻逆向併購金屬機殼廠,看到了什麼機會?業界都在仔細觀察。

責任編輯:錢玉紘

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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