併購大王國巨為何猛攻車用、航太?用3年改體質,陳泰銘:真正嚐到蛋糕上奶油的滋味
併購大王國巨為何猛攻車用、航太?用3年改體質,陳泰銘:真正嚐到蛋糕上奶油的滋味

剛做完快篩,被動元件大廠國巨集團董事長陳泰銘主持國巨與奇力新合併記者會,脫下口罩霸氣回答合併初衷,他強調2018年起的3年,國巨本身已經有很大的質變,積極朝高階特殊品轉型,奇力新將貢獻每一年增加10~15%業務。

「併購基美與普思後,我們才真正嚐到蛋糕上奶油的滋味!」陳泰銘被封為併購大王,過去3年發動多次國際級併購案,國巨也因此從PC與手機等成熟產業跨入車用、航太、醫療領域,「我們在車用市場佈局跑得比所有同業最快也最深入的!」陳泰銘估車用貢獻現在約18%,2022年會再提升。

陳泰銘所說的奶油滋味,主要是高階市場及產品毛利率這兩件事。陳泰銘強調高階市場包括:歐美日市場、高技術層次產品、車用工規醫療應用,訂單毛利率35%以上。

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陳泰銘(中)率執行長王淡如舉行記者會。
圖/ 國巨

2017年時上述高階業務營收貢獻僅3成,過去3年國巨透過併購,取得車用及航太等高階市場通路及客戶,2020年高階特殊品營收比已經提高到5成,合併基美跟普思的「新國巨」不僅取得新通路,走出大中華市場,更提高特殊高階品營收貢獻達75%。

陳泰銘表示,奇力新有9成業績來自大中華區,標準品銷售在中國面臨高度價格競爭,下面又有紅色供應鏈,過去很辛苦,這次合併奇力新後,2023年目標毛利率35%以上,且目標高階特殊品業績貢獻將拉高至80%。

長單客戶比例高,不再季季談價格

「我們追求一站式全球化服務,追求穩定價格趨勢跟供貨關係!」陳泰銘表示,過去每一季接到客戶RFQ(詢價單),也就是每季議價一次,現在75%生意轉到汽車工規航太產業後就不同了,汽車業合約一簽1~3年,航太業3~5年,商業模式有很大質變,價格穩定會更有優勢。

陳泰銘表示,全球客戶都在追求供應鏈優化趨勢,客戶算過發現,被動元件佔客戶成本表中只有3%,電感、電阻、電容總計卻有高達20~30家供應商,管理上花力氣議價追料並不是很有效率,不如一站購足,把心力顧好97%成本。

也因此,國巨已有電阻電容業務,加上透過奇力新取得電感產品線後,能提供一站購足服務,新公司可以提供更完整的被動元件解決方案,「所有零件一次到齊,符合全球OEM優化供應鏈策略。」陳泰銘說。

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國巨與奇力新停牌宣佈合併。
圖/ 證交所

延伸閱讀:國巨264億元100%併奇力新,「電阻電容+電感」壯大產品組合

陳泰銘表示,跟鴻海合資國瀚半導體也同樣是供應鏈優化考量。他表示,「很多客人,不只一次詢問:國巨有無機會提供主動分離元件,」,考量其實產品製程設計跟商業與被動元件非常雷同,很多同業也是主動與被動元件一起賣,因此當去年跟鴻海結盟後,發現鴻海本身有主動分離元件元件研發能力,集團自用後,雙方決合作透過國巨通路銷售,並改善製造成本提升競爭力。

「我們42個國家有48座工廠!」陳泰銘指出,目前集團提升高階產品研發能力,研發費用從3%提高至4%,增幅高達33%,目前日系對手技術領先一年半,期望加速追趕縮短差距。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #國巨
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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。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

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

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

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

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

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
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

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。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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