宏碁從賠錢做到6成營收比重!抓緊雲端商機拿下「資通訊奧斯卡」
宏碁從賠錢做到6成營收比重!抓緊雲端商機拿下「資通訊奧斯卡」

在母集團底下,宏碁資訊被列為所謂的「五隻小金虎」之一,代表這家公司是宏碁董事長陳俊聖高度期待、能在資本市場得到認同的重要轉投資。而無論從業績表現、營運重心來看,這家目前資本額三.六億元的軟體公司,確實都有抓住市場眼光的機會。

論業績,宏碁資訊在2021年創下營收新高62億元,EPS(每股稅後純益)達7.79元,今年第一季則繳出3.18元的每股獲利成績,較去年同期成長6成,這些獲利數字,都是「五金虎」之冠。

論題材,宏碁資訊有6成營收比重,來自於資本市場趨之若鶩的「雲端」服務,加上主要客戶皆為政府單位、上市櫃企業,例如一九年為疾管署打造的「台灣醫院感染管制與抗藥性監測管理系統」,還拿到被稱為「資通訊奧斯卡」的全球資通訊科技應用傑出貢獻獎。這麼一來,對投資市場來說,它也避開了當前各界對「通膨壓抑民間消費」的憂慮。

從地端磨練 打造雲端能力

然而,這家打算在今年第三季由興櫃轉上櫃、準備抓住更多投資人目光的公司,之所以能在過去兩年的疫情期間,成為雲端商機爆發的贏家之一,其實是來自多年來在「地端」的磨練打底。

「我們是最懂『地端』的雲端公司!」2017年接任總經理的周幸蓉,就是這樣定調宏碁資訊的核心能耐。而這番能耐的養成,得從20年前網通泡沫後的「殘局」談起。

2002年,宏碁大動作調整組織結構,分割緯創、合併宏碁科技之外,也將旗下一票網路相關子公司公司併入,成為宏碁內部的「電子化服務事業群」。只不過,雖是同一事業群,彼此擅長領域和商業模式卻全然相異。當做售票系統的元碁、提供網路服務的太碁、開發軟體的華瞻、賣商用軟體的第三波等都併一起,讓外界觀感像是「拼裝車」。

找方向,成了初期首要功課,擅長領域固然各異,但營運模式總有聚焦收攏的可能。周幸蓉回憶,當時光是賣軟體,就曾出現「出貨給經銷商」或「直接銷售給客戶」的爭執,幾經折衝後,才在避免管理壓力的考量下,選擇了「面對客戶」這條路線。

自此,這輛拼裝車逐漸朝著「為客戶解決數位麻煩」方向匍匐前進,而原本各有專精的團隊,也慢慢找到各自的著力點。以2012年事業群獨立為宏碁資訊後的案例來看,在競拍、遊戲、購票、電子書等平台,都曾涉獵;若論政府機關,國家通訊傳播委員會、農委會、衛福部、考試院、司法院等,也陸續成了客戶。

不同專長的團隊,讓宏碁資訊在每個看似各有門道的專案,都能夠快速進入狀況,也正是因為有這樣的能耐,讓它抓到「飛向雲端」的轉折機會。

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圖/ 宏碁資訊

此前,宏碁資訊還在「事業群」的階段就已是微軟在台灣的軟體代理商之一。2014年,微軟執行長換人,新任執行長納德拉(Satya Nadella)很快喊出了新的口號:「行動優先、雲端至上」。「就在這一年,微軟帶著一家台灣連鎖店業者上門了……。」周幸蓉回憶:「他們問,可否協助這家公司的營運資料『上雲端』?」

「雲端是什麼東西?」周幸蓉笑說,當年接到此案時,團隊其實非常猶豫,雖然雲端在那時已是人人討論的話題,但多數討論仍在概念階段,宏碁資訊對上雲的步驟與流程,也仍十分陌生,「最後,除了微軟支持,認為我們有過去為企業建機房的經驗當基礎,另外,客戶也願意當白老鼠。」

耗時9個月 沒賺錢也甘心

這場攸關日後「起飛」的關鍵戰役,打來確實辛苦。周幸蓉說,當時公司接下專案,通常兩到三個月就能完工,「但第一次的上雲,整整花了我們9個月。」首先,是要K書,工程團隊必須徹底熟讀一本又一本由微軟提供的技術手冊、規格文件,「一個資料存放位置的差異,可能就造成存取失效。」

正式上工後,工程團隊得常駐客戶公司,因應任何突發事件。當時曾發生系統放上雲端後,運作失靈,宏碁資訊手邊卻沒有備份資料能夠搶救,幸好,客戶自己翻出備份,才沒讓這趟嘗試以失敗告終。

「9個月的案子,最後沒有賺錢。」說這句話時,周幸蓉倒是沒有任何的不甘心,因為這個沒賺錢的案子,讓宏碁資訊站穩從地面到雲端的基礎,除了陸續接到後續案件之外,自此與微軟的合作,也更加深化。

台灣微軟雲端平台事業部副總經理蔡維彬回顧,「起初這類微軟、宏碁資訊、客戶間三方的合作案,都需要微軟在一旁輔導,在一次一次合作案後,宏碁資訊就具備自己掌握客戶需求、獨當一面的能力。」

搭上疫情數位轉型的需求,宏碁資訊這兩年營收大爆發。研調機構IDC分析師林雅惠觀察,疫情高峰過去後,企業數位轉型需求會延續,但與2021年疫情第一次爆發時不同;因應物流、供應鏈的不確定性,以及缺工等變動環境,企業將持續投資雲端、自動化與數據分析技術,打造現代化基礎架構,並確保營運韌性。

宏碁資訊日前已決定先增資5千萬元,每股溢價暫定110元。攤開它的首季財報,代表「未來訂單入帳」的「合約負債」仍有14.6億元。把拼裝車開到雲端的宏碁資訊,看來還有好戲可期。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #宏碁
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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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