HP採購總司令陳秋銘,要投效本土公司做CEO
HP採購總司令陳秋銘,要投效本土公司做CEO
2002.10.15 | 人物

10月11日,位於中壢的惠普台灣「國際採購辦公室」(International Procurement Office;簡稱IPO),離情依依的氣氛洋溢在空氣之中,因為一位跟他們工作超過十年的大家長,在這一天度過自己在惠普的最後一天。
這位曾經經手超過350億美金(1.2兆台幣)採購生殺大權,等同台灣政府一年總預算的大人物,就是台灣惠普對台採購的最高總司令,叫做陳秋銘。

**角色一直在改變

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剛滿51歲、獅子座、血型B型的陳秋銘,20年前加入台灣惠普後,就跟台灣資訊業結下不解之緣。從前十年賣惠普的設備給高科技台商,到後十年把台灣設計生產資訊產品賣給惠普,陳秋銘親身經歷了惠普對台採購的黃金年代,也見證了眾多高科技台商們崛起的光榮歷史。「『躬逢其盛』是我在惠普IPO十年工作的最佳註腳」,陳秋銘謙虛地說。
在這黃金十年中,諸多高科技外商漸次將生產設計的工作交給台商,從早期的「委託製造代工」(OEM)、轉入「委託設計代工」(ODM),進一步連「全球運籌」(Logistics)、「售後服務」(After Services)等工作都轉到台商手上,讓台灣由過去的製造基地,升級為全球科技業的設計和運籌中心。
陳秋銘在其中所扮演的角色,正是把台商優秀的設計、製造與服務能力,推銷給惠普總部的採購大老闆,讓他們了解台商對惠普的重要性。1992年,陳秋銘接手時,惠普對台年採購金額是5000萬美金,到他卸任為止,惠普一年對台採購金額已超過70億美金(不含合併後的康柏採購金額),在陳秋銘主政十年內,惠普對台採購成長140倍,包括大同、大眾、仁寶、光寶、廣達、華碩等台灣高科技大廠,都是直接受益者。
「其實IPO所扮演的角色一直在改變,」經歷了十年國際採購生涯,陳秋銘觀察。以往IPO所扮演的角色,就是橋樑,負責把總部採購的規格帶到台灣來,尋求合格的代工夥伴,再把總部的訂單下給這些代工廠商。

**推銷新的商業模式

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隨著台商的生產製造能力不斷提升,在彈性、價格與品質都愈來愈符合外商的需求下,讓這些代工廠跟外商採購總部的關係更形密切,再加上資訊化工具的推波助瀾下,各種訊息都可以透過網路查詢,使得IPO的價值開始出現變化。
IPO不再是單純監督與蒐集資訊的橋樑,進一步地,它要替總部跟台商間找到更新的合作模式。也就是說,以前是賣產品,現在是要把新的商業模式推銷給總部。
過去十年來,外商對外採購的模式,已從買零件後自行組裝,漸次地改變為整機委託製造代工(OEM),再轉變成為今日的委託設計代工,就是在IPO推動下改變的。「這就是價值鏈的轉變」,陳秋銘解釋說。
在資訊產業的發展歷史中,一開始都是垂直整合的,幾乎所有的廠商從研發、設計產品開始,到製造、運籌、服務與品牌都是一手包。

**專挑設計和開發能力

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在過去的高毛利時代,這樣的做法,並沒有太大的問題,但隨著電腦愈來愈標準化、競爭差異性愈來愈少引起的微利時代來臨,廠商必須選擇最擅長的環節來經營,把自己專業領域外的工作委外給有專長的廠商來做。「以前一台PC可以賣到上萬美金,現在的低價電腦已經廉價到只要399美金,再沒有一家廠商可以自己從頭做到尾,」資策會市場情報中心主任詹文男指出。
今日台灣高科技廠商們的成功,就是抓準整個產業價值鏈的改變契機,先從自己擅長的製造開始著手,逐漸地向價值鏈的兩端,也就是產品設計與運籌、服務兩個方向發展,讓外商能夠專注於經營品牌與客戶。
不管是廣達的林百里、還是鴻海的郭台銘,他們一直專注於委託代工業務,從上游的零組件,一直到下游的組裝、運送,在全世界建立完整的運籌與服務體系,使得所有交給廣達、鴻海生產製造產品的成本都是最低,外商只要下單,他們都能在第一時間交出最佳品質的產品。「彈性、速度,就是台商現階段的優勢」,陳秋銘認為。
9月23日,在遠東飯店二樓宴會廳,在經濟部長林義夫見證下,惠普在亞太的第一個「產品發展中心」(Product Development Center;簡稱PDC)正式成立,讓惠普與台灣高科技產業的關係更上一層樓。這個產品中心的成員,來自惠普上海、美國、新加坡等地的產品開發部門,「過去惠普從未將產品開發中心放在美國以外的地方,這次將PDC設立在台灣,就是看準了台商的設計、開發能力」,台灣惠普董事長何薇玲說。
過去,台灣只是單純接單、代工OEM的角色,現在已經在產業的價值鏈上,更上一層樓,成為外商的設計、開發夥伴,陳秋銘進一步解釋。
就以目前外商對外採購的生態來看,不管是惠普、IBM,還是戴爾,正加快釋放ODM的訂單,尤其在標準化、低價的桌上型電腦與筆記型電腦方面,幾乎有超過70%以上的訂單都集中到台商手上;接下來,一些過去比較高技術層次的產品,諸如伺服器、網路儲存設備等也都將移轉到台商手上。「這些訂單能否入袋的關鍵,就在於廠商有沒有足夠的設計開發能力」,陳秋銘說。
其實,外商OEM訂單的比例會逐漸減少,光有製造能力的台商必須要趕緊建立產品開發的團隊,或者是跟一些具有產品開發實力的公司結盟,一起來爭取這些一線大廠的ODM訂單,詹文男表示。

**外商靠制度,不因人設事

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從去年開始,包括了廣達、神達、仁寶、英業達等高科技台商,陸續宣佈要在國內設立研發中心,每家都要招募數百位的軟硬體工程師,建立堅實的研發團隊,以獲得外商的青睞。
但實際上,不管是那一家廠商,至今為止所招募的研發團隊數量,都顯著地跟不上訂單的進度,除了台灣擁有的高科技人才不足之外,台商吸引外籍高科技人士的條件不如國際大廠,也是重要的原因。
在台商企業追求全球化的過程中,對於在公司治理能力的提升上,依舊不如國際大廠,尤其是「一人公司」(One Man Company)的管理風格,常常是影響許多歐美優秀人才加入台商的障礙。「台商應該要好好學習外商靠制度,不因人設事的作風」,陳秋銘中肯地建議說。
在惠普20年時光中,陳秋銘接受完整專業經理人訓練,也幫助公司建立跟台商間緊密的夥伴關係;接下來,陳秋銘要把自己這20年來,在惠普所學的東西貢獻回台灣,並替自己打出一片媲美大學同學施崇棠、李焜耀一樣的閃亮天空。10月14日,國內印刷電路板(PCB)製造商金像電子的辦公室內,即將出現一位新總經理,他就是陳秋銘。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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