【圖解】汎德永業中籤率僅0.26%,抽中現賺13萬!一張圖看它如何連續6年獲利
【圖解】汎德永業中籤率僅0.26%,抽中現賺13萬!一張圖看它如何連續6年獲利

10月5號更新:

受投資人熱烈討論的汎德永業,在今日(5日)由臺灣證交所完成抽籤,據統計,參與公開申購合格件數達731,666件,中籤率為0.26%,等於每1000人只有不到3 個人可抽到,比藏壽司中籤率0.31%還低,競爭激烈。

汎德興櫃股價,今天盤中最高達每股318.5元,跟承銷價180元相比,幸運抽中的投資人,有機會賺到13萬元以上的價差。

汎德永業表示,過去主要業務為豪華進口車的銷售與維修保養業務,因此近幾年維修保養業務均維持逐年穩健成長趨勢,預期未來隨著新據點的經濟規模效益發酵,高毛利的維修保養業務將會逐步放大獲利貢獻。

下半年旗下三大銷售品牌BMW、MINI與Porsche將有多款新車發表,備受矚目的Porsche(保時捷)首款純電動車Taycan也將開賣,年底前可望交車,官方表示,目前新車款的預收單表現相當不錯,可望帶動今年年底、明年初的新一波交車熱潮,下半年成長動能無虞。

汎德永業預計於10月12日正式掛牌上市,每股承銷價為180元。

對喜歡豪華進口車的國內車主來說,一定對成立40周年的進口車經銷商「汎德永業」不陌生,他們以代理BMW、保時捷聞名,已連六年獲利超過一個股本。現在,這家超會賺的經銷商,將在今年10月掛牌上市。

上周起已展開新股競拍,23日公布得標結果,平均價格為285.9元,緊接著在25日起開放公開申購,讓投資人抽籤,每股承銷價180元,預計10月5日公開抽籤,若以23日興櫃價格332元計算,幸運中籤可現賺15.2萬元價差,繼藏壽司後,再度引發投資人討論。

在汎德永業正式上市前,讓我們透過一張圖表,一起了解它們有哪些表現值得關注。

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代理商起家,靠經銷業務上市

保時捷、BMW、MINI這些你我熟悉的豪華進口車,在台灣,最大的經銷商就是汎德永業集團,整個集團旗下,還包括汎德永業汽車公司、汎德公司、永業進出口公司,還有經營租賃公司。

「汎德永業汽車」在2017年10月登上興櫃,值得投資人留意的是,這次上市的主體是集團旗下的經銷和維修業務,代理業務並不在其中,成為這次掛牌上市,外界關注的焦點之一。

代理商(Agents): 就是原廠在當地市場的業務代表,代理商可能同時代理多個品牌,主要是向原廠進口車輛及零組件,負責產品與定價、行銷、廣告等,不需買斷產品,賣不完可退貨,沒有囤貨壓力,但有業績壓力。

經銷商(dealer 、distributor): 擁有在當地市場銷售或服務權利的廠商或個人。向原廠買斷貨物,在第一線販售給消費者,盈虧自負,賣不掉不能退貨,有囤貨壓力,由於不受供貨商限制,自主空間和利潤較大。

10多年前,汎德永業曾經想以總代理身分上市,不過,礙於沒有任何原廠的投資、股權,可以用股票綁住品牌,當時主管機關擔心,如果有一天原廠決定收回代理權,那麼會影響股價及投資人權益,回絕了當時的申請。

汎德集團是家族企業,這次之所以決定上市,是因為汎德永業集團總裁唐榮椿的兒子,在美國Facebook總部工作,沒有回台接班的打算,為了讓這家深耕40年的公司可以永續經營、吸引更多人才加入,改以經銷商的身分推動上市,也獲得了主管機關的同意。

BMW
圖/ 汎德永業官網

事實上,汎德永業旗下經銷的保時捷,在兩年前曾被原廠收回代理權,來台設立子公司。雖然目前汎德仍握有BMW的總代理,卻也曾在2007年,一度傳出原廠要收回代理權。唐榮樁深知,代理事業存在高度不穩定性,汎德永業自1980年代後期,就開始投資布局經銷。對汎德永業來說,相較於代理權的不可控,選擇讓經銷業務上市,才是相對穩固的做法。

連續6年獲利,品牌經銷強化客戶忠誠度

之所以值得關注汎德永業,主要原因,在於它很會賺又很會賣,先從它的營收表現看起。

去年(2019)汎德永業全年合併營收達337.5億元,年增4.3%,稅後純益7.3億元,每股純益10.2元,已經連續六年獲利,超過一個股本。

汎德永業主要營收,來自汽車銷售(佔比88.38%)、保養維修(佔比11.62%)兩大業務,近五年,都維持每年300億元以上的營收規模。其中汽車銷售,包括經銷BMW(市佔51.5%)、保時捷(市佔85%)、MINI(市佔79%)等進口車,近年隨著新車銷售累積數量攀升,高毛利的維修保養業務,也邁入逐年穩定成長,已達整體營收比重超過 10%。

今年上半年,併營收183億元,稅後淨利4.3億元,每股稅後盈餘(EPS)為6.04元,同樣繳出好成績。主要原因,是受惠於國內新車進口車占比持續上升。

從全年汽車總領牌數來觀察,2015年台灣進口車台數為15萬9195輛,比重為37.83%,到了2019年,台數上升到21萬4848輛,比重為48.85%,甚至在今年8月,進口車占整體國內車市比例達49.1%,幾乎將近一半,汎德永業也因此受惠。

除了持續拓展產品面,汎德永業也表示,豪華車品牌的消費者,通常對於價格比較不敏感,這一群人,更重視的是產品的多元性,以及後續的售後服務。在未來,會持續強化售後維修、保養等服務,透過品牌經銷優勢,強化客戶忠誠度,汎德永業認為,這也是相較於其他經銷商,難以被取代的優勢。

上市後,是否能持續受到投資人的青睞,就看汎德永業是否能持續保持會賺又會賣的好表現了。

責任編輯:錢玉紘

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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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