「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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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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