「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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

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面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

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真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

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圖/ AWS

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