記憶卡熱賣,燒出EPS10元的快閃新星
記憶卡熱賣,燒出EPS10元的快閃新星
2002.12.01 |

竹北的台元科技園區大樓,鑫創的辦公室裡還存留著簇新的氣息,「這是我們第三次搬家了,」鑫創行銷部協理蘇立群笑著說,「我們也沒想到公司會成長得這麼快。」
1998年剛成立時,鑫創不過還是窩在工研院育成中心的小公司,不過3年多的時間,鑫創不僅換了百坪的辦公室,所設計的Flash控制晶片,在全球市佔率已近3成,擠身全球前三大,今年EPS更預估可超過10元。
鑫創的成功,除了本身的實力,站在對的趨勢上,更是鑫創一飛沖天的關鍵。
根據Dataquest預估,在PDA、數位相機等應用的帶動下,Flash將進入另一波成長高峰,2002年至2004年市場規模分別約為60億、85億、110億美元。
僅次於DRAM,Flash是市場規模第二大的記憶體市場,與DRAM最大的不同,則是它在斷電下仍能保存檔案的「非揮發性」特質,由於不怕摔、不怕震,儲存方式較有效率,又具有低耗電的特性,雖然技術門檻高,價格較貴,但在數位相機、PDA等隨身電子產品日漸普及下,需要隨身快速儲存大量的檔案,Flash還是成了主流應用。
「在Flash的應用下,控制晶片扮演著畫龍點睛的角色,」鑫創科技總經理林俊宏說道。 Flash強調的最大特色,就在檔案存取的速度,而控制晶片的重要性,就好比光碟機上的讀取頭,牽涉到檔案存取的穩定和速度,以數位相機CF卡為例,使用者拍照後,控制晶片要負責將相片檔案分配到最適合的記憶空間,當用讀卡機讀取檔案時,控制晶片則要將Flash中的檔案傳到讀卡機,「中間最重要的就是檔案的完整及運作穩定,照片檔案在相機關機時能完整保存,檔案也不會在多次轉換間失真,」林俊宏拿著鑫創的卡片解釋。

**產品的靈魂

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從整個成本分析,控制晶片遠不如Flash來得值錢,以100元為計算準則,控制晶片大約2元,其他的都是Flash的成本,但如果沒有它,所有資料的傳輸,都會出現大問題,技術門檻卻更高。因此,並不適合重視產能利用率的IDM廠商發展,比較適合沒有晶圓廠,但有技術優勢的IC設計廠商。
早在1994年,林俊宏就開始與工研院合作,開發Flash控制晶片,創業團隊是台灣最早在這塊領域耕耘的一群人,也因此,1998年成立的鑫創,在系統架構上累積出足夠的know-how。
林俊宏回憶,2000年5月做出第一顆晶片時,採用的是英特爾早期的CPU架構,授權費用約數千美元,但後進的競爭對手,由於沒有在系統技術上充分了解,為了趕推出的速度,採用ARM的新產品架構,效能更強、功能更完備,但授權費用高達30萬美元,企圖以晶片的硬體規格優勢,彌補在系統上的軟體不足,「鑫創等於用國產的引擎,做出法拉利級的跑車,」他驕傲的說道,因為技術的優勢,使得鑫創可免於價格之爭,保持一定的毛利。
「IC設計的發展真諦,是絕不做me too的產品,」林俊宏指出。
林俊宏的果決,可從鑫創對USB讀卡機市場的判斷中看出。林俊宏說,2000年時,USB讀卡機市場開始起飛,但業界已經開始出現殺價的情況,「產品才開發出來,我就下令停掉。」在嘗試新市場的同時,林俊宏也遭遇過措折,他記得2000年時,音樂唱片市場被MP3打得無招架之力,他覺得這是個市場的好機會,與股東錸德集團籌組了一個大中華音樂加密的聯盟,希望能夠以新的儲存形式,來扼阻MP3,林俊宏找過滾石、水晶等大小唱片公司,概念雖佳,卻未能成功,「因為我們忽略了產業生態鏈的關係。」這樣讓鑫創體會到,產業生態對一家公司的重要。

**產業生態鏈完整

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「為什麼台灣IC公司近來很多好機會,就是因為產業生態鏈完整,」林俊宏舉例,由於系統大廠都在台灣,鑫創可以更快速提供客戶解決方案,與客戶共同成長,「客戶只要有問題,我們處理的時間不會超過72小時。」
由於CF卡牽涉到與相機的搭配,實際的效能必須要視所搭配的相機,CF卡廠商往往要針對市面上的主流相機做修正,修正過程涵蓋控制晶片,一來一往間非常浪費時間,為了爭取時效,鑫創甚至自己設計出量產CF卡的機器給重要客戶,協助客戶自己測試與修改,客戶也因此能即時推出效能更好的產品。今年10月,日本《數位相機》雜誌針對市面上最新推出容量在512MB以上的CF卡測試,前5名的廠商,有4家是採用鑫創的產品。
隨著CF卡的普及,為了避免與競爭者的殺價競爭,鑫創已逐漸發展出CF卡之外規格的產品,比如SONY力推的Memory Stick,同時也轉往毛利更高的工業用電腦、電腦售票機領域發展。
由於獲利表現亮眼,許多券商及創投,都積極與鑫創接觸,希望能夠參與增資或是爭取承銷機會,但鑫創對此則保持低調,「我們希望可以按照既定的步調走,不要一下子長得太快,」林俊宏說,最快也要等2004年,才有上市櫃的打算,至於增資,「重點不在金額大小,而是能不能幫助鑫創取得更多外部合作的機會。」
雖然自稱創業完全是一種意外,但鑫創的成績,卻不是能用「意外」形容,因為他們清楚知道自己該走的路。

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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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