「中國金莎」不好吃了?半導體設備蔚華科技出售達上貿易51%股權,為何割捨獨家代理商機?
「中國金莎」不好吃了?半導體設備蔚華科技出售達上貿易51%股權,為何割捨獨家代理商機?

半導體代理商蔚華科技28日董事會決議,將專注於半導體事業經營,積極改善財務結構,因此董事會決議出售持有51.02%的子公司達上貿易(上海),授權董事長陳友諒洽特定人,而達上貿易是中國金莎巧克力獨家代理商。

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蔚華科技董事長陳有諒。
圖/ 王郁倫攝影

蔚華近3年營運一波三折,2019年3月與老客戶Xcerra提前解除經銷協議,隨後重新整理產品線業務,陸續取得國家儀器及Wintest等客戶代理權,產品陣線日趨完整,同年4月更取得達上貿易(上海)持股達51.02%,能開始認列合併營收,加上半導體本業代理品項變多,期望一舉補足老客戶流失業績空隙。

不過蔚華在混亂的2019年營收29.11億元,還有小賺,但到2020年雖因多元佈局,營收衝上37億元,不過營收雖大舉擴張,但結算反而虧損,發展不如預期。總計2020年蔚華半導體業務貢獻超過55%,但達上貿易代理的快銷品營收也貢獻逾4成。

根據蔚華公布年報,2020年達上貿易營收16.83億元,稅後純益1791萬元,算是獲利事業體,但依照比例認列收益不到千萬,營收膨脹度高於獲利貢獻,一旦蔚華處份該投資業務,除一年17億元左右營收將不得認列,財報也無法認列合併利益,但可望有一筆處分利益。

子公司達上快銷品去年營收17億元

而提到達上貿易,就必須提到金莎巧克力。

達上成立於2016年,專注中國通路經營,陳友諒曾透露,達上的一大客戶就是金莎,由於經過努力,擊敗眾多代理商,取得義大利費列羅集團的中國獨家代理權,負責全中國通路,也讓達上貿易從每年年底到農曆過年業績都能有一段旺季高峰。

達上一年供貨中國500家大潤發、歐尚、Costco等大賣場及全家、羅森等便利店、超市、母嬰、餐飲、電商通路,手上食品品牌眾多,母公司台灣欣臨集團更是在代理界赫赫有名。

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巧克力需要在14~18度儲存。
圖/ 金沙官網

達上貿易是由蔚華跟老牌欣臨THL合資成立的中國代理商,此次蔚華釋股是否由欣臨集團買回也受矚目。欣臨在官網表示,達上必須負責產品北到南恆溫倉儲物流業務,這部分成本是非常高,也是台灣想像不到的,舉例而言,台灣氣溫偏熱,巧克力等商品為確保14~18度恆溫,倉庫裝兩台空調冷氣就能搞定,但中國東北天氣是零下40度,要把氣溫降低容易,但要把氣溫提高40度以上非常困難,要耗費的成本比降溫更大。

另外是中國疆域大,為讓全中國的大潤發都買得到金莎,達上必須在中國與15個大統倉及13個轉運中心合作,逐一將巧克力配送到500家大潤發門店,一週要配送兩趟,上千公里的路程也是一大考驗。

不過由於生活快銷品特性是營收大,利潤壓縮,2020年因Covid-19考驗,中國物流挑戰重重,達上對蔚華的貢獻不到千萬元,也尚未達成達上內部所設積極目標。

蔚華表示,這次處分計畫,將在董事會決議通過處分條件下,授權董事長陳友諒辦理後續相關事宜及簽署一切有關契約及文件,交易相對人洽定中,具體交易對象、交易條件及細節會在正式契約簽訂後公告。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #半導體產業
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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