【CES 2021】放話不缺貨、產品最多!微星搶當電競霸主為何重押英特爾配NVIDIA
【CES 2021】放話不缺貨、產品最多!微星搶當電競霸主為何重押英特爾配NVIDIA

微星CES 2021舉辦線上記者會,14日一口氣發表13款電競筆電,全押英特爾處理器搭配NVIDIA(輝達)最新RTX30系列顯示晶片,微星筆電業務暨行銷處總監陳禮群放話1月26日將全面充足供貨,與華碩ROG電競系列重押AMD配NVIDIA大不同。

WiFi 6E、金屬機殼拉高產品價位

跟華碩ROG玩家共和國品牌100%改押AMD策略不同,微星1月推出的電競筆電全面採用英特爾成熟的10代Core處理器搭配NVIDIA RTX30系列顯示晶片,大陣仗力拼電競筆電霸主地位,目標以高階GE及GS系列筆電全面支援WiFi 6E無線網卡及全金屬機殼策略,用高規格拉高2021年電競筆電平均銷售單價。

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MSI旗艦機GE76 Raide Dragon Edition機殼表面有雷雕。
圖/ 微星

2021年電競筆電王者之爭激烈,陳禮群指出,微星在美國與歐洲RTX等級(註:NVIDIA高階主流顯示晶片)筆電佔有率35%,是第一名,而華碩則日前法說透露,RTX筆電全球市占率29%,雖兩家數據的分母不同,但可以想見兩品牌在歐美較勁激烈,陳禮群也強調微星電競品牌筆電在法國、西班牙、義大利、荷比盧、俄國第一名,今年也拼雙位數百分比成長,且營收也同步。

2020年成長4成,2021年主打線上通路

2020年跨入商用筆電市場推出商務機系列,迄今筆電業務量占比已經達2成,電競筆電2020年銷量年增4成以上,相對於電競筆電市場15~20%成長率相對要突出。

陳禮群分析,關鍵原因是在全球疫情爆發後,微星快速將銷售通路轉換,轉往線上銷售,4月筆電年銷量就恢復年成長35%,隨後線上通路銷售量一路拉高,2020年度線上通路銷售占比已經來到6~7成。

但展望2021年,微星預估電競市場整體成長性會趨緩,年增幅僅估8~10%,微星本身則仍要拼雙位數百分比成長,並持續加大線上通路銷售力道。陳禮群分析,東南亞市場因電商零售基礎建設還不成熟,2020年轉換初期,因信用卡不普及,物流建設不成熟,電商銷售轉換比歐美慢,但到2021年銷售占比有望明顯加溫。

對於3C零組件紛紛喊漲,陳禮群表示,筆電目前沒有計畫漲價,但新產品會看市場競爭及成本定價,這也意味,新平台推出時會將零組件上漲成本納入反映。

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微星筆電行銷總監陳禮群。
圖/ 微星

2020年微星95%以上筆電平台都重押英特爾,陳禮群指出,今年也沒有太大改變。對於相對華碩重押超微,微星為何仍以英特爾為主打?微星表示,NVIDIA顯示晶片效能高,需要高PCIe頻寬與CPU連結,以架構來看,英特爾支援PCIe4.0絕對勝於AMD。

2020年雖筆電需求旺,但各種IC到面板缺料,讓業者傷透腦筋,陳禮群則表示,微星是少數從研發到製造一條龍的電競品牌業者,研發工程師在快速重新認證新零組件供應商下,採購零件應變比同業可以更快,雖供貨吃緊,但相對衝擊小。

10代英特爾處理器配NVIDIA最新顯示晶片

微星在CES2021一口氣發表13台筆電新機,陣仗最大,並以西方神話故事中創世之母Tiamat為圖像,重新打造頂級GE76 Dragon Edition版本筆電,支援高階英特爾Core i9-10980HK處理器,支援NVIDIA顯示晶片RTX3080,面板螢幕更新率也達300Hz,並全機身為鋁鎂合金。

而除最高等級GE系列,微星也重新規劃GP系列筆電,鎖定需要工作及電競需求的低調工程師族群,拿掉電競玩家喜愛的RGB多彩風格,外觀走樸素風,面板則為144Hz及鋁合金上蓋。

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Intel發表H35第11代筆電處理器,但為低電壓4核心機種,H45標準電壓版傳4月推出。
圖/ 英特爾

GS系列為輕薄高階電競機,採用全鋁合金機殼,面板更新率300Mhz,支援99.9W大容量電池,訴求長效電力,微星表示,該機剛好符合100W以下需求,可以帶上飛機,也適合商務族群使用。

Stealth 15M主打薄型電競市場,主打學生族群,上蓋及鍵盤面為金屬,是最薄的15吋筆電,採用支援英特爾CES發表的最新Tiger Lake-H處理器及輝達RTX3060顯示晶片。

而由於英特爾CES並未發表最新11代H標準電壓處理器,故微星此波新推出筆電全以10代處理器為主,最高支援Core i9,眾多產品線中僅Stealth 15M才支援英特爾第11代低電壓超頻版H35處理器Core i7,主打入門電競市場。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #微星 #Nvidia #CES
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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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