幫人數鈔票自己卻陷虧損!3年前轉戰工控新戰場,笙泉科技如何殺出盈餘路?
幫人數鈔票自己卻陷虧損!3年前轉戰工控新戰場,笙泉科技如何殺出盈餘路?

曾是點鈔機微控制器(MCU)主力供應商,笙泉科技董事長溫國良透露3年前下定決心轉型。「看到手機市場崛起,我們3年前轉型朝工控發展。」果不其然,過去極盛時期點鈔機晶片一個月出500萬顆,但現在5000顆都不到。

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笙泉科技董事長溫國良。
圖/ 王郁倫攝影

受到市場轉型衝擊,笙泉科技2017年開始虧損,溫國良決心轉型,看到手機應用整合掉許多傳統需求,支付取代鈔票流通,中國等新興市場不再大量採購點鈔機,從手機浪潮,溫國良也預見消費電子晶片戰場是紅海,「有手機遊戲後,誰會買絨毛玩具給小孩?頂多是發展中國家會買」。

因此,笙泉轉戰工業控制產業,積極發展高階市場,從主力發展17年的8位元MCU朝更高階32位元MCU跨入,前者主要應用於無線充電及工業及家電控制面板等,32位元產品則鎖定電池保護及通訊、機電控制產業,去年已經推出的M0 MCU產品用於電池管理、智慧路由器、偵煙警報及按摩椅,今年推加強版M0 USB產品,納入溫度感測功能,朝電競跟POS機(端點收銀機)及車燈領域發展。

今年底高階晶片32位元M3也將推出,提高記憶體容量搶攻高階市場如無人機、無感無刷馬達控制及電子鎖等等。笙泉處長廖崇榮指出,今年32位元MCU營收比僅3~4%,目標2022年貢獻比達10%,3年後銷量可望是6比4或55比。

做一百個應用,那個市場衰敗都不怕

工控市場持續成長,成笙泉轉虧為盈關鍵,溫國良開心表示,現在只是轉型起點,過去三年基期低,單押點鈔機市場,現在記取經驗,「把應用做到一百個!哪一個掉都不會影響(業績)」從無線充電到銀行應用,現在營收貢獻最大的感測儀表產業佔比也不過26%,多元分散風險下,合計工業控制類已經貢獻營收過半。

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笙泉科技營運團隊,右起為財務長陳麗娟、協理蕭秉毅、處長廖崇榮、董事長溫國良、課長洪郁惠。
圖/ 王郁倫攝影

其中又以無線充電跟家電主板應用兩大類成長性最高,前10月業績比去年同期成長一倍以上,工控儀表也有88%年成長,展望未來,笙泉看好家電及工控手持裝置的電池保護產業以及車用無線充電需求將持續高成長,下一步更計畫2022年推出加入運算放大器的MCU,並在2023年推出有高解析類比訊號轉換的產品,鎖定無人商店及生醫感測市場,期望透過視覺與重量雙重感測,讓無人餐廳可辨別購買自助餐食的費用,「期望精密度到達偵測一粒花生米重量!」

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拜託連續4年虧損,笙泉今年獲利滿滿。
圖/ 笙泉科技

儘管MCU先前因缺貨形成炒貨行情,近期市場因需求轉弱出現拋售潮,雜音頗多,溫國良對此表示,雖價格崩跌,但MCU均價仍優於疫情前,且主要拋貨來自車用市場及22奈米以下製程,跟笙泉業務重疊性不高,且笙泉本身供需缺口仍高達3~4成,預期2022年中之後才可能逐漸滿足客戶訂單,因此,他預估2022年仍有信心拼30%成長。

笙泉10月合併營收創下歷史新高,今年前3季合併營收年增65.7%,達5.5億元,累積前3季每股稅後純益(EPS)達2.14元,正式轉虧為盈。

責任編輯:錢玉紘

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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