鴻海9.95億元認購碩禾私募,成第二大股東!將佈局電動車電池材料
鴻海9.95億元認購碩禾私募,成第二大股東!將佈局電動車電池材料

鴻海科技集團與碩禾電材於今(15)日共同宣布,雙方將透過股權合作,攜手開發電動車電池材料,以加速佈局電動車關鍵零組件,並搶攻全球電動車市場。

碩禾於今日召開董事會,決議以每股新台幣124.4元私募普通股10,000仟股,募集總金額為新台幣12.44億元。鴻海則透過子公司鴻揚創業投資股份有限公司參與碩禾私募案,共計8,000仟股,預計持有其增資後之10.54%股權,並成為第二大股東。

碩禾設立於2003年,係全球太陽能導電漿料一線大廠。碩禾持續縱向發展漿料所需之特殊原料、橫向發展節能產業所需之材料及半導體拋光與再生晶圓。近年來尤其積極布局電動車領域,除公司內部發展動力電池負極材料外,亦轉投資芯和能源、榮炭 (6555-TE)、及創奕能源,涵蓋動力電池正負極材料及電動大巴車市場。

因電池材料出海口的穩定性為碩禾發展關鍵因素,而鴻海正是未來電動車產業的關鍵廠商,故此次辦理私募案引進鴻海之子公司鴻揚創業投資股份有限公司為私募認購對象。

MIH聯盟
圖/ MIH聯盟

鴻海今年積極推動電動車MIH聯盟,集結了超過1600多家軟硬體夥伴,包括軟體巨頭安謀(Arm)和德國塑膠零件製造商Konzelmann等供應商,標準化、模組化、平台化的設計參考為業界首創,大幅降低電動車開發門檻,創造一個人人可參與的電動車時代。鴻海也充分運用其ICT的全球佈局、整合能力與速度優勢,成為主要車廠的合作對象,已經分別與全球第四大汽車集團Stellantis、美國新創車廠Fisker、泰國PTT集團、以及大陸拜騰、吉利等公司簽訂合作協定,分別從設計、關鍵零組件、次系統、整車製造等不同領域切入,以提供完整服務並打造電動車產業的新出海口。

碩禾於2009年即投入鋰電池正極材料並成立磷酸鐵鋰製造公司芯和能源,隨著芯和技術發展成熟及鋰鐵電池市場成熟,於今年進入量產階段。碩禾又於2014年因看好車用動力電池市場,投入鋰電池材料領域目前最高端的矽氧負極與壓克力型水性黏著劑,該產品在客戶端測試表現突出,產品特性良好。藉由此次私募引入鴻海的資金,碩禾將建立動力電池負極材料量產線。碩禾已經是MIH聯盟的既有成員,希望藉由與鴻海集團的上下游策略聯盟,並肩榮炭共同發展動力電池正負極材料,以利快速供應這一波電動車所需的關鍵電池領域,建構具競爭力的台灣電動車產業鏈。

鴻海近年積極佈局電動車產業,宣布「3+3」發展策略之後,即不斷在電動車領域拓展潛在的商機,繼2020年與台灣裕隆集團合資成立鴻華先進,以開放平台的理念成立MIH聯盟外,也陸續與拜騰、吉利、Stellantis、Fisker、以及PTT等國際廠商建立不同形式的商業合作模式。

此次鴻海認購碩禾私募股權主因有二,一是碩禾在現有的動力電池正負極材料擁有自主研發技術;二是碩禾電材近年積極開發電動車電池材料相關領域,此與鴻海之電動車產業具有上下游材料供應互補的綜效,藉由此次入股碩禾,鴻海逐步補足電動車動力電池領域關鍵拼圖,隨著一系列電動車關鍵技術到位,順利搶攻全球電動車市場。

責任編輯:錢玉紘

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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