張聰淵曾連3年登台灣首富!他是誰?一本招股書揭50年鞋王「宏福實業」家族致富史
張聰淵曾連3年登台灣首富!他是誰?一本招股書揭50年鞋王「宏福實業」家族致富史

《富比士》公布2024年富豪榜,台灣首富為廣達董事長林百里(淨資產117億美元),第二名為富邦蔡家兄弟(107億美元),第三名為鴻海創辦人郭台銘(104億美元)。至於2023年富豪榜奪冠的「神秘鞋王」張聰淵則落居第4名(101億美元)。

張聰淵在2021年首度踢下頂新集團4兄弟,以138億美元的身家登上台灣首富寶座,之後連三年蟬聯首富,究竟這位低調首富張聰淵是誰,背後有哪些故事,以下為2021年報導:

台灣首富換人了,第一名竟然是來自雲林斗六縣的傳產業。出生1948年、今年74歲的張聰淵雖是專科畢業,卻靠創立全球第二大鞋業集團「宏福實業集團」贏得首富的名氣,這家在台低調的集團2020年底在中國以「華利實業」於深圳掛牌,50年鞋業發展累積的財富意外曝光,讓鞋業老二身價拚贏鞋業龍頭寶成工業。

宏福實業臉書
宏福實業越南廠活動,張聰淵致詞同歡。
圖/ 宏福實業臉書
宏福
圖/ 宏福官網
宏福
圖/ 宏福官網

延伸閱讀:「鞋王」張聰淵奪全台首富,郭台銘身價提升卻只排第6!台灣億萬富豪還有這些人

台灣是鞋類製造大國,寶成、宏福、豐泰、清祿、隆典名列前茅,包辦全球7成以上製造,宏福位居第2,全球有13.6萬人,據點分佈於福建、廣東、河南、越南、多明尼加總計超過21座工廠,一年生產的鞋子超過1.8億雙,主力逼近8成是運動休閒鞋。

2019年營收超過150億人民幣,相當於650億台幣,稅後純益達18.21億人民幣,相當於78.8億新台幣。

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張聰淵長子張志邦擔任副董事長職位。
圖/ 華利官網

宏福以越南為製造大本營,代工品牌多樣,集團註冊公司也多,在台灣有頂倢行、良興鞋業等等,在中國則以「中山華利實業集團」在深圳交易所A股掛牌,去年受到新冠肺炎疫情影響,年中時工廠人數降至11萬人。

根據華利IPO前發佈招股書資料,張聰淵持有上市前的華利實業38.89%股權,太太周美月持股9.72%,兩人就是最大股東,長子張志邦擔任副董事長持股19.45%,兩位副總張文馨(長女)及張育維(次子)持股14.58%,整個家族持股高達97.23%,上市後因增資降至87%左右。

宏福實業臉書
宏福實業工廠超過21座。
圖/ 宏福實業臉書

張聰淵從事鞋業已50年,曾在台灣景新鞋業擔任總經理,後來赴中國番禺興泰鞋業擔任總經理,目前不清楚張聰淵自己創業的起始點,但顯然創業以來交遊廣闊,華利實業IPO時董事名單包括國泰世華銀行董事長郭明鑑及瑞銀前總經理於貽勳。

根據6日收盤價,華利集團市值1185.7億人民幣,相當於5,134億新台幣,以張家掌握87%左右股權推算,家族資產超過4,466億新台幣。

為了讓華利上市,宏福實業過去幾年做了大幅整併,張聰淵家族透過香港公司收購15家越南及多明尼加工廠,並併購24家貿易公司,華利子公司也收購了15家香港公司,在整合分工下,台灣據點扮演鞋材採購工作,中山總部負責開發設計中心及貿易結算,其餘地區為製造據點。

Nike成最大客戶,5大品牌鞋業貢獻8成營收

華利實業最大5家客戶是:Nike、VF、Deckers、Puma、Columbia,營收占比就達8成以上,鞋業是少量多樣的產業,但資本密集度低,人力密集度高,投資設備不需要常汰換更新,所以折舊完後能累積不少財富,也讓許多鞋業老闆財力扶搖直上,而宏福行事低調,此次擠下科技與金融業富豪成為首富,也讓外界更為好奇。

宏福實業臉書
宏福實業以休閒運動鞋為主力。
圖/ 宏福實業臉書

製造業靠成本管理拚競爭力,據了解張聰淵雖財力驚人,曾出手買下兩戶帝寶,但據員工分享消息,他生活儉樸,工廠上班時也跟同仁一起吃員工餐廳,與基層並沒有隔閡,但為了拚出世界級競爭力,宏福成本管理也相當嚴格,週休一日。

根據公司介紹顯示,公司已在鞋類製造業領域已經取得了令人矚目的成績,隨著業務逐年不斷增長,除了強化製鞋核心技術,持續改善生產製造過程,也會以製造差異及提供優勢服務維持競爭力。根據招股書,華利在生產開發上導入3D列印技術及VR技術協助快速設計,同時也是少數以電腦軟體進行鞋面編織工法的企業。

宏福實業臉書
Puma是前五大客戶。
圖/ 宏福實業臉書

目前宏福客戶包含世界前10大知名品牌鞋類,主力生產Nike及Converse品牌加硫鞋(用加硫蒸氣技術提高牢固度的鞋)及冷粘鞋(黏合劑讓鞋底跟鞋體接在一起的工法),在經濟不景氣的情況下仍能穩定接單,國際知名品牌客戶包括:VANS、Keds、Sperry、ColeHaan、Columbia、NorthFace、UGG、Merrell、Timberland、Clarks、Sanuk、Teva、Reefs、Brooks、Hoka One One、Puma、TOMS……等。

最讓人津津樂道是,宏福除最大規模產能落腳越南,老闆張聰淵也懂得回饋鄉里之道,工廠所在地都積極每年捐款協助改善當地生活,比方2016年宏福實業集團就慷慨解囊贊助250萬元的醫藥費,讓越南兒童阮氏巒來台接受三階段治療先天性下肢淋巴血管瘤,2018年再次援助越南5歲男童劉小弟(Luu)來台治療。

宏福實業臉書
全球品牌鞋幾乎都是宏福實業客戶。
圖/ 宏福實業臉書

宏福集團目前生產製造工廠佈署擴展亞洲及中南美洲,近年導入智慧化生產製造技術、自動化設備管理,台幹若派駐中南美,可以每年3趟回台,每趟放假16天,中國及越南廠則每年可10趟返台。

根據中國媒體報導,宏福也在越南及緬甸設廠,2018年鞋類生產量就達1.6億雙,年營收破120億元,而相對寶成2018年產鞋量是3億雙,豐泰則1億多雙,宏福約落全球第二大。

延伸閱讀:台灣50大富豪出爐!林百里強勢登頂、郭台銘重返前3,誰擠進前10名,誰身價跌最多?

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #智慧製造
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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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