力抗不景氣的賺錢高手
力抗不景氣的賺錢高手
2002.10.01 | 科技

今年第三季結束,景氣依然沒有好轉跡象,九月份台灣股市連番破底,指數來到4300點附近,寫下今年新低,預告往年第四季的旺季行情,恐怕會落空。
買氣不振,使得整體產業承受極大壓力,特別是直接面對市場的通路業。不過,以銷售晶片為主要業務的益登科技,卻要以每股盈餘10元的表現,証明善用策略,不景氣中一樣可以賺大錢。
台灣的資訊通路商超過200家,上市上櫃的有39家,10月1日掛牌的益登,是第40家股票上市公司。益登預計今年營收155億台幣(比去年成長26%),獲利9億台幣(比去年成長24%),即使連續兩年配發6元股票股利,成長力道仍強,是同業的模範生。
這家隱身台北市內湖基湖路一棟公寓內的通路新兵,外表一點也不起眼,與100公尺外的明基、仁寶、致伸和普立爾等科技業營運總部相比,毫無特色。可是一進到公司,卻是充滿活力,大多數人都不停走來走去,連總經理辦公都用跑的。
「9月開始,需求好像又上來了,」益登科技總經理曾禹旖指出,然後連聲說抱歉又跑開。接受採訪時,他的手機不停響起,辦公室的電話也沒停過,加上在辦公室裡等待的客戶,曾禹旖得來回穿梭辦公室和旁邊的會議室,回答記者和客戶的問題。
對172公分、體型壯碩的曾禹旖來說,跑步是再熟悉不過的運動。在中原大學唸書時,他就是班上的長跑健將,專攻1500到5000公尺等中長距離項目。「他的經營邏輯,就像跑長距離一樣,調好呼吸與力道,一步一步穩健踏出去,」與曾禹旖是大學同學的益登行政管理處副總經理楊敬芳觀察。

**成長來自專注

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大學畢業後,曾禹旖投入業務工作,並曾在美商凌雲邏輯(Cirrus Logic)擔任台灣分公司協理,銷售電腦用的繪圖晶片,打下他對於晶片的技術及市場知識的基礎。凌雲一度是繪圖晶片市場霸主,佔有台灣筆記型電腦用的繪圖晶片95%市場,卻也因為成長太快而策略失焦,被後起之秀nVidia超越。離開凌雲後,曾禹旖在1996年自立門戶,創辦益登從事晶片代理銷售。
益登能在短短6年成長迅速,並非來自多做什麼,而是來自專注。策略大師麥可.波特(Michael E. Porter)強調,所謂的策略,就是決定「不做什麼」,重新檢視企業營運,將資源專注在真正產生效益的活動上。
益登的成長關鍵來自三不策略。首先是「不盲目擴充營收」。曾禹旖堅持,益登代理的產品,一定是特定用途晶片,毛利和附加價值空間高,而不走一般泛用的標準晶片(比方DRAM),雖然量大但是毛利和附加價值低,純粹拼量和賭市場供需不平衡。
「如果賣DRAM,營業額很容易多100億,但毛利率只有1%,只是買賣產品,我們能做的事不多,」曾禹旖比較,「我要的是毛利率5~8%的產品,這中間我們可以做很多事,包含技術和後勤支援。」益登雖是通路商,110位員工就有30多位研發人員,負責設計和修改代理晶片所需的軟硬體架構,讓客戶(通常是主機板和電腦公司)更容易使用,使得供應商願意把產品交給益登銷售,客戶也願意向益登買產品。

**隨著小公司一起變大

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其次是「不侷限代理大公司產品」。在科技業多年的曾禹旖很清楚,有成長爆發力的供應商,往往不是大公司,而是剛起步的小公司,這些小公司資源有限,益登具備的技術服務能力,對他們非常珍貴,因而願意給益登更好的利潤。
與小公司一起成長,隨著他們變大跟著具有力量,是益登的哲學。曾禹旖在1998年看到nVidia晶片,當時便對這家小公司的技術和發展藍圖著迷,談了半年終於拿到代理權。4年後,nVidia已是20億美金規模企業,益登跟著水漲船高,超過8成營收都來自銷售nVidia晶片。目前益登代理35種產品,供應商多是規模小卻有專精技術的公司。
第三是「不放帳」。通路商的難題之一,就是應收帳款管理。不少業者都敗在生意做大後,為衝業績開始放鬆財務,收款日期愈拉愈長,終至被倒帳造成虧損。與益登往來的200多家客戶,曾禹旖堅持做信用控管,出貨前要客戶先開信用狀。
「每一位客戶的信用額度和付款情形,我們每天都追蹤,」曾禹旖指著電腦裡的稽核軟體說,快到付款日期,那一筆資料會從綠色變為黃色,逾期未付則變為紅色,「業務員就會每天去催收。」
在嚴格控管下,益登成立6年只被倒過一筆十多萬的帳,原因是對方公司倒閉,真的付不出來。今年景氣低迷,益登仍舊不放帳,應收帳款天數維持在14天。
益登當前的挑戰,是分散營收比重,避免過於集中在nVidia一家公司,營運風險偏高。這也是上市前法人對益登最大的質疑。益登則承諾會加緊代理新產品,預計每年把nVidia佔益登營收比重降低5%。
從田徑跑道跨入商戰跑道,曾禹旖穩健前進的性格,給自己有跑長距離的本錢。這場比賽的終點或許還遠,但不跟隨同業規則,自己重新定義規則,讓他奪標的機會,又多添了幾分。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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