國巨保全、司機都來!基層員工竟能出資1.8億元認股?陳泰銘親信團爭議揭股權激勵背後的陰暗
國巨保全、司機都來!基層員工竟能出資1.8億元認股?陳泰銘親信團爭議揭股權激勵背後的陰暗

今年二月,國巨集團董事長陳泰銘大幅增加持股達1,720張,以3月23日國巨收盤價554元計算,價值高達9.5億元。然而,陳泰銘並沒有拿出巨額買股,而是執行2014年國巨第四次發行的員工認股權憑證,根據國巨提供的資料顯示,陳泰銘的認股價格為38.9元,認股成本總計約為6,690萬元,帳面利潤超過10倍。

這已經是近7年來,陳泰銘第五次執行員工認股權憑證,取得遠低於市價的國巨股票。根據《公司法》規定,董事長不是員工,理應無法參與員工認股權憑證,不過陳泰銘因身兼國巨「策略投資管理委員會主委」一職,讓他擁有了員工認股的資格。

激勵員工的手段,反成資方增股利器

員工認股權原本是激勵員工手段,以事先約定價格,讓員工在未來一定年限內購買公司股票,如果公司營運狀況蒸蒸日上,股價上漲高於事先約定的價格,員工執行認股權後,即可獲得價差報酬 。這原本是為了留住關鍵人才,讓員工為公司努力,並分享未來成長果實的制度。但是,台灣有許多公司的所有權與經營權都在同個人的掌握下,員工認股權的執行有可能脫離設計初衷,反讓資方、公司董事用低於市價行情來增加持股,對市場股東是否不公?實屬公司治理上值得關注的議題。

另外,有關員工認股權的發放細節、對象須經董事會決定,但若董事會缺乏外部董事的多元性,也可能發生內控失靈,出現令人匪夷所思的現象。

國巨在2007年與2014年各發行10萬張與4萬張的員工認股權憑證,在2012年之前,國巨取得員工認股權憑證者,都是副總經理級以上高階主管,直到2013年開始出現非高階經理人的名單。

國巨
圖/ 截圖自Facebook

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10人出資1.8億?基層員工認股疑雲

查看國巨年報公告的2013年與2014年紀錄,這兩年國巨執行員工認股權的前十大員工中,出現薛宗明、林保強、謝垂蓮、謝燈灴、黃玉娟等名字;年報僅揭露他們的職級,分別是管理師、專員、經理、資深專員等。

這十位最高職位止於資深經理的員工,總計在2014年,累計以10.25元與13.5元,共執行14,380張,十人共拿出1.8億元認股。年報未揭露他們個別認股股數,但若以平均計算,每人要拿出一千八百多萬元,以專員、資深專員等公司基層員工的薪水來看,並非是小數目。

況且,國巨當時有萬名員工,而這十人何以能成為員工認股的前十名?

事實上,擔任「管理師」的薛宗明,實為陳泰銘的司機。從《台北地方法院一○九年金訴字第六號刑事判決》可以看見,薛宗明因捲入國巨旗下公司奇力新的內線交易案,於去年五月遭台北地方法院一審判決有期徒刑1年10個月、緩刑3年,並沒收不法利益11萬元。該判決書指出,薛宗明從2009年開始擔任陳泰銘的司機,每月月薪約8萬元,且須負擔房貸,還有母親與兩名姪兒的生活開銷。

除了薛宗明之外,根據掌握的資料,職位是專員的林保強,實際上是公司保全;至於黃玉娟,曾擔任過特助一職;而謝燈灴、謝垂蓮兄妹則曾擔任國巨的財務資深專員與股務經理,曾被媒體以「陳泰銘的帳房」點名他們兄妹的角色。

根據經濟部商工登記資料顯示,由謝垂蓮擔任代表人的公司就有四家,分別是旭泰新、旭昌興、士亨興業、昇泰興。

旭昌興這家資本額1.01億元的公司,是國巨重要的法人股東,持有國巨4千多張股票,並有國巨5名董事席位。國巨年報也顯示,旭昌興母公司是旭泰新(持股99%),而旭泰新則是陳泰銘前妻李慧真持股99%的公司。

從經濟部商工登記資料來看,謝垂蓮擔任董事長的旭泰新,其董事還包括陳泰銘與兒女陳少威、陳少喬。顯然,謝垂蓮與陳泰銘家族關係匪淺,是陳泰銘頗為倚賴的一號人物。

至於昇泰興,從《台北地方法院一○九年金訴字第六號刑事判決》的內容可以得知,主要股東包含陳泰銘前妻李慧真等人,目前也是由謝垂蓮擔任代表人。同樣由謝垂蓮擔任公司代表人的士亨興業,則是國巨集團多家公司的重要法人董事,擁有奇力新6席董事、同欣電1席董事,以及凱美2席監察人席次。但讓士亨興業聲名大噪的,卻是2018年的一樁房屋買賣交易。

據媒體報導,2018年陳泰銘將持有的豪宅「文華苑」九樓戶,以5.3億元現金,由原本持有的旭泰新轉賣給士亨興業,但兩家公司的代表人都是謝垂蓮。也是2018年,文華苑超過6億元的13樓戶,同樣是由代表人為謝垂蓮的旭昌興所購入。

至於謝垂蓮的哥哥謝燈灴,曾因捲入國巨集團內線交易案,在2019年遭檢調調查。當時公司對外說明,謝燈灴已於2015年離開國巨。

國巨
圖/ 今周刊

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2013、2014年,國巨開始出現非高階管理者的員工認股名單,而第一次曝光的這10位,竟有一半都與陳泰銘關係密切,薪資水平又與認股金額有不合理之處,到底是他們看準公司未來成長,不惜貸款押注,還是背後有旁人資金協助?

而國巨也在一連串現金減資後,加上產業景氣大好下,讓國巨股價在2018年衝上千元高峰,寫下一頁翻身傳奇,也讓擁有憑證的員工「賺翻了」!

向國巨求證這些員工職務與是否在職等問題,國巨發言人宋志翔回應,「涉及2007年12月第三次員工認股權憑證,因已距今十多年,且多屬員工個人資料與公司內部資訊,本公司無法一一回覆。」

針對員工認股權憑證的灰色空間,乃至於對公司治理的影響,長期關注此議題的陽明交通大學資訊管理與財務金融學系教授葉銀華認為,原本認股權發放對象原則應以「 決策會影響到公司未來長期發展的員工 」為主。隨著2018年《公司法》修正後,如今員工認股權憑證已經擴及至控制或從屬公司的員工,理由就是要幫集團、企業留住與公司成長業務息息相關的關鍵人才。

化解股本膨脹最佳解方:一線員工給獎金、關鍵人才可認股

若是司機、保全這類的第一線員工,葉銀華認為較合適的獎勵制度是獎金。「因為(發行新股實行員工認股權憑證)會膨脹股本,影響股東權利,所以一定要給對公司有重要貢獻的人。」換言之, 考量員工認股權發放對象時,有可能稀釋股東權益,所以要留住對公司成長有關鍵作用的人 ,才是平衡做法。

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圖/ pxhere

一位不具名、但專注於公司治理與公司資訊透明度的律師解釋,公司應該要說明員工認股權憑證與績效之間的連結。「 一般來說,員工認股權憑證的資格會與工作貢獻度有關,比方說業績或擁有重要客戶 。」讓資訊透明,才能化解外界疑慮。

本文授權轉載自:今周刊 責任編輯:文潔琳、蕭閔云

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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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