小金雞威鋒拚年底上市,陳文琦:努力做68億台的Type-C市場!能再造「股王」嗎?
小金雞威鋒拚年底上市,陳文琦:努力做68億台的Type-C市場!能再造「股王」嗎?

「我們從一開始就沒有追求股王,就是看怎樣把事情做好,」威盛暨威鋒董事長陳文琦在威鋒電子上市掛牌前的媒體茶敘上這樣表示。過去,陳文琦所經營的威盛曾在2000年,以629元的高價成為股王,如今威盛旗下的小金雞、以IC設計為主的威鋒力拼年底前上市掛牌,不論是否能成為股王,威鋒這次要靠什麼來「威風」?

威盛暨威鋒董事長陳文琦
陳文琦表示,一開始就也沒追求拼股王,就是看看怎樣把事情做好。
圖/ 簡永昌攝影

威鋒電子成立於2008年,目前實收資本額為6億新台幣,擁有完整USB高速傳輸、USB Type-C以及USB PD(Power Delivery)等USB相關控制晶片,產品終端主要應用於個人電腦、筆電、平板、手機跟遊戲機等領域。截至今年前三季的營收為14億2237.5萬元新台幣,其中USB相關控制晶片的收入佔了98.66%為最大宗。

陳文琦再次出手,出現在各種日常生活裝置中的USB,到底有什麼機會?

當大家都做USB4,威鋒機會就更大

「Host(主控端)我們其實也有做,但你看USB4規格,英特爾、蘋果也能馬上做出來,」陳文琦說。也就是說,威鋒98.66%的USB相關種晶片觸角包括了主控端、USB PD以及Hub(集線器),但是當蘋果、英特爾這些系統商也能透過推出的晶片M1、Tiger Lake,將USB控制以SoC(系統單晶片)的方式整合進去,「對威鋒而言會在主控端的佈局會顯得比較吃力」,威鋒電子產品管理處協理許錦松如此透露。

「但是當他們(蘋果、英特爾)也做USB4規格的時候,周邊產生出來了量就會很大,」陳文琦補充,而這也是威鋒現在所著眼的機會之處。

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包括蘋果的M1、英特爾的Tiger Lake都直接將USB控制晶片整合進去,威鋒看到的不是挫敗、而是當大廠都採用USB4後的藍海市場。
圖/ Apple (台灣)

延伸閱讀:威鋒營收有望破20億!王雪紅手中的第3隻小金雞,葫蘆裡究竟賣什麼藥?

隨著文字、圖像、影像等各式各樣的資料量越來越複雜跟龐大,USB4的特性相較於USB3.2正好能傳輸8K的畫質、以及支援PCLe,並且它的介面單一,而Type-C介面正是符合USB4的規格,此外,USB4也同樣相容USB3.2、USB2.0等舊的規格。

不過,你是否碰過以下的情境?當買了一台Type-C的筆電,卻發現身邊的裝置仍是用傳統的USB接頭,導致資料無法傳輸;又或是你的智慧型手機只剩下一個Type-C插口,要是需要同時充電跟聽音樂的時候該如何解決?

2023年上看68億台裝置,威鋒如何解決資料傳輸問題

根據經濟預測機構IHS Markit的報告指出,2018到2023年間USB Type-C的全球設備數量的複合年均增長率(CAGR)將達到45%,市場規模也將從2018年的11億台、提升至2023年的68億台;法人預估,Type-C的滲透率也將因此而提高,應用層面更擴及到平板及筆電、電腦應用、智慧型手機配件以及AR/VR裝置等,「其中平板及筆電周邊更是威鋒主力的項目,」許錦松表示。

威鋒電子產品管理處協理許錦松
許錦松表示,威鋒擁有對於市場裝置端相容性,及高速傳輸的晶片技術的雙重優勢。
圖/ 簡永昌攝影

許錦松近一步解釋,相較於主控端的晶片、他們更著重於集線器的產品,主要是打進去系統端業者會需要擔心是否有天他們也會像蘋果、英特爾一樣自主設計。但是,這些系統端將產品採用Type-C的介面後,卻沒有顧及市場上仍有許多產品是需要採用舊式的介面進行資料傳輸,而威鋒可以靠著過去與裝置端相容性的耕耘,以及積極佈局高速傳輸的晶片市場,搭起這樣的橋樑、在這塊藍海裡面搶到機會。

許錦松表示,平板、筆電的需求或許是比較容易想像,但並不代表其他應用威鋒就無法著力,像華為手機改採Type-C之後,就面臨到消費者無法同時進行充電跟聽音樂的服務,「所以我們就主動提供解決方案,也讓華為相當滿意。」

威鋒透過USB控制晶片的設計,讓產品可以靠著一端Type-C的接口、另一端則是分別有Type-C充電跟耳機孔的設計,解決消費者的使用疑慮,也讓人見識到,即便在行動裝置端多以自主的IC設計將USB控制整併進去,但威鋒依舊可以從使用端來發揮強項提供解決方案給客戶,伴隨著未來有更多採用Type-C產品的裝置問市,更是無限的機會。

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產能吃緊,威鋒表示除了持續靠台積電的支援外,自己也會透過IC設計調整製程,分散風險。
圖/ Sundry Photography via shutterstock

依照目前的產品營收來看,USB集線器佔了營收超過50%以上,而USB主控端則有約10%的佔比,至於USB PD目前也是主力產品線。

晶圓製造支援、調整IC設計雙管齊下 解決產能問題

選定好了戰場,但若沒有「子彈」又要如何在市場上競爭?

面對晶圓代工近期最敏感的產能問題,陳文琦也很有信心的表示,仰賴母公司威盛過去跟台積電建立的盟友關係,而且台積電一向一諾千金,即便到明年晶圓產能依舊緊繃,但相信台積電仍會繼續力挺;不只是製造端的幫助,威盛自己也會從IC設計端來因應製程的產能問題,透過IC設計的調整來改變製程,而許錦松表示這並不會造成威鋒太多的困難,主要還是因為IP都是威鋒自己擁有,而且這樣的調整也可能帶來成本上的效益,由於新製程的材料或是將晶片做得更小、量更大,成本也就可以被壓低。

責任編輯:錢玉紘

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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