上緊發條,也創新發條!
上緊發條,也創新發條!
2003.03.15 |

許多人難以解釋為什麼台灣代工業,會擊敗規模大上10倍的國際專業代工商(EMS),囊括世界科技品牌幾近全數訂單。看看緯創,你就知道答案。
來來回回,走走闖闖,既吵架也緊密合作,似乎是緯創資通(Wistron)同仁每天的工作。
廣州中山的鬧區,夜晚閃爍的街燈下,有著中國南方城市的氣息,擔任緯創資通華南區總經理特助的郭五增,帶著訪客才走入餐廳,穿著唐裝的老闆馬上趨前寒暄,幾句閒談間,郭五增的眼光瞄到了不遠處的地方,有桌業界的熟人也正在用餐,趁著訪客還未到齊,郭五增過去打了聲招呼,順便交換一些情報,轉個身,立刻俐落地交代老闆晚上用餐的菜色,訪客剛好各自落坐,郭五增舉起酒杯,向訪客們致意,席間大家談著台灣資訊業的發展、在中國發展的甘苦談,直到晚間近11:00,飯局才結束。
隔天早上9:00,郭五增早已瀏覽過當天的工作事項,會議室裡也安置好待會訪客簡報所需的資料,好整以暇地在大門口等待訪客的抵達;當進行簡報的過程中,郭五增除了適時為訪客做補充說明,還不時進進出出,連絡接下來拜會地方政府的事宜,休息的空檔,郭五增拿來一份檸檬煮可樂,給其中一名有感冒症狀的訪客飲用。
靈活、專業,掌握每一個環節,不是只有郭五增做得到,他所代表的不過是台灣代工業的一個縮影,「做我們這一行的,必須在執行面的地方,下很多工夫,」緯創資通董事長林憲銘評論。

**聚焦高科技服務

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對很多人來說,緯創資通的名字也許陌生,這家2001由宏碁獨立而出的接單代工公司,其實就是原來宏碁電腦生產製造單位,林憲銘本身在資訊產業的資歷超過20年,當過採購、做過業務、管過工廠、帶過研發團隊,也曾外派美國做品牌,產業的興衰起伏,林憲銘不是沒見識過,但直到他帶領著9000人離開宏碁集團的羽翼,擔任緯創的董事長,真正的挑戰才真正開始。
對內,有著必須安撫人心的責任,對外,產業利潤的急速下滑,市場平均產品毛利率甚至跌破5%,這也考驗著林憲銘經營的能力,「微利已經是大家的共識,」林憲銘頓了一會,「但我們不能把這個拿來做藉口。」
而中國的興起,則給了新的選項。重新思考公司的定位。「我們不只是高科技製造業,更是高科技服務業,」緯創資通董事長林憲銘回應,現今製造代工業者競爭的條件不外乎四點:產能規模、運籌體系、人才素質、以及客戶關係,「每一項都必須有一定的實力,然後要彼此串連。」
從產能看,台灣代工業者雖然不像國際專業代工廠(EMS)那樣豪氣地在全球各地設立幾十座大型流水線工廠,但隨著西進中國之後所取得的土地、勞力,產能對於台灣業者而言,完全不是問題,緯創集團旗下的建碁科技總經理蔡溫喜就說,「現在開發一個產品什麼都可能缺,唯一不缺的就是產能。」
緯創全球有六個生產據點,扣除匈牙利、墨西哥都只有最後組裝,台灣新竹廠、菲律賓蘇比克廠以及大陸的與昆山、中山廠,前三者都有生產筆記型電腦,其中今年才落成的中國昆山新廠,到年底時,每月產能最多可達到50萬台,全年更可望達到150萬台的規模。
「產能只是基本條件,而非競爭關鍵,」林憲銘指出。

**每天的挑戰

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在客戶價格要求下,緯創1998年來到了廣東中山,為的是降低營運成本,緯創華南廠區總經理曹之楠回憶當初在選地設廠時,雖然台商雲集的東莞,有供應商群聚的優勢,但能夠獲得地方支援條件及優惠則相對薄弱,最後決定選擇有國父孫中山的家鄉、也是華南地區著名僑鄉的中山,在地方政府的支持下,緯創進駐到火炬開發區,也拿到800多畝的土地。
3年前派駐廣州中山的曹之楠說,他的責任,小到員工感情糾紛,大到與當地政府協調配合,「每天都是新挑戰。」
曹之楠指著山壁旁一塊石頭,「我們廠房後山以前有砲台遺址,所以就有些鄉野傳說流傳,剛好當時又有同事在工廠門口出車禍,弄得大家人心惶惶,我就跟幾個同事到山上找這塊石頭,依當地習俗,將祂奉為土地公,以穩定人心。」
曹之楠也在當地進一步推動所謂的「Wistron Campus member(緯創家園成員)」制度,將雙方的資訊流、物流、金流、甚至行銷流全部結合起來,另外也爭取到與中山市政府合資經營保稅倉的機會,以縮短供應鏈流程。
「客戶的要求愈來愈多,」緯創資通華南區總經理曹之楠笑笑地說,「但客戶只在乎做得到與做不到,有困難,就要想辦法解決,這是代工業者的命。」
從新竹到廣州,從廣州到上海昆山,廠房可以蓋得一樣,生產線可以愈擴愈多,但有了舞台,也必須有好演員,「以前我們強調創新及差異化的競爭法則,現在我更重視人才快速就位的能力,」緯創資通總經理鄭定群指出。
人才快速就定位,首先必須認清自己的責任。
緯創資通昆山公司總經理王志宏以生產線員工為例,「要他們站著像憲兵一樣不得隨意移動,就是一番工夫。」
相較於生產線的管理,研發人才素質的提升,更是一件大工程,鄭定群表示,從機構、電子電路、工業設計、軟體、系統整合、到測試,每一種人才基因缺一不可,大舉徵才還不夠,在具體的做法上,「我們開始要求定義清楚、但又不失彈性的工作流程。」

**全面防守

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攤開產品開發流程,業務、設計、製造、及服務4大領域,在每一塊中,都有固定的人員專職負責,而產品經理(PM)則是串連起4大領域的核心,緊盯每一個流程的運作準確度。一旦工作流程清楚,可以縮短溝通的時間,甚至,還可以達到降低成本的目的。
林憲銘指出,降低成本方法,可從「戰術性」和「戰略性」兩方面思考,前者是強化人員的採購能力,後者則強化產品研發及管理,必須在產品設計之初便構思最省成本的方案,而不是先設計出方案,要採購人員尋找最低價的產品,「這就是『Design to Cost』的概念,比如說人家要用6顆電池,如果我們能設計出只要用2顆,我就省了很多成本,」他強調。
既然要走出不同於EMS的路,設計能力也成了必須強悍的一環。
林憲銘說,「服務業的本質是,能在客戶沒開口前,就知道他們的需求,」他舉例,好的飯店服務,會在下雨的時候,準備好乾毛巾,在客人一進門的時候就送上,而不是等客人開口要,「緯創就要做到這種地步!」。同樣的道理,當流程及能力到達定位後,就可以在客戶還沒開規格之前,就先提出好的產品方案,去年底緯創提出的平板電腦(Tablet PC)螢幕可旋轉的機械架構,成品好感度超過同時研發的美國新惠普與日本東芝,就讓微軟總裁比爾‧蓋茲驚豔不已。
從製造到服務,營運能力當然重要,但最終還是要讓客戶滿意。
「跟過去相比,緯創最大的改變是,以前是以『開發產品』為中心,現在轉變為以『客戶』為中心,」緯創供應商之一,德州儀器總經理郭滄賀觀察。
林憲銘說,惠普與康柏合併案已經透露,未來產業客戶「只會少,不會多」,加上大家也都避免變動轉換過程裡不必要的損失,只有讓客戶變成長期夥伴,才能確保商機。
在組織上,緯創透過6大產品開發事業群及7大業務群,形成矩陣式組織,可以從產品開發客戶,也可以從客戶端開發產品,每個專案都有一位產品經理,上下左右地與各環節密切溝通,而在7大業務群裡,其中5個是維繫大型單一客戶,另外2個,則以突擊偵察隊的方式,四處探尋機會。
對客戶防守進攻動作還不只於此,緯創根據品質、交期、成本、工期等多項條件,每季讓客戶評分,對內則設定嚴格的「客戶滿意度」標準,並且以客戶滿意度達成情形決定績效獎金,林憲銘雖然不願意透露去年客戶的平均分,但他坦白的承認,去年,他以及多位事業群高階主管都未達內部自我設定標準,「績效獎金因此掛零」。
專攻經濟社會學領域的中研院社會所副研究員鄭陸霖形容:從早期鞋業代工到資訊產業,台灣在產業全球化的歷程中,台灣的優勢在於成功地扮演「活動關節」的角色,在複雜的變數中,協調出最佳的運動力量。

**最佳運動力

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緯創不僅在公司協調出最佳運動力量,另外透過投資,形成新的集團勢力,做通路及電腦周邊製造的建碁、有做手機的啟碁、也有做軟體的士通資訊、更有做遊戲的玩酷,「比單項,緯創集團不一定佔優勢,但我們可以從整合的角度突破。」建碁總經理蔡溫喜指著圖表中製造、研發、通路及服務體系與同業比較。
「代工的產能應該是發動下一波成長的基礎,」林憲銘說,其中他最看好軟體的發展,「現在硬體的差異性已經不大,要有更多附加價值,就必須思考軟硬體的結合。」
去年緯創取得52%的股權,成為士通資訊的股東。成立已11年的士通資訊,主要業務類似印度的軟體代工,專門負責軟體中文化的工作,客戶包括諾基亞、IBM等。
「代工還能領先多久?」這是林憲銘與士通資訊執行長趙家安共有的擔憂,雖然林憲銘認為,在5年內,台灣優勢仍在,但,此刻安好,不表示下一秒的平順,「我們只有讓自己手上可運用的資源愈多,價值才會更將突顯。」
在全球資訊業舞台上,台灣代工業者不是聚光燈下男主角,但絕對是不可或缺的男配角,看看奧斯卡,男配角一樣可以獲得肯定。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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