股海少見的2454熱帶氣旋--聯發科技
股海少見的2454熱帶氣旋--聯發科技
2002.05.01 | 科技

過完了詭譎難解的2001年,各家上市上櫃公司財報也紛紛出爐,「沒有不景氣,只有不爭氣」的評論,用來比較各上市公司和聯發科技的表現,應該是最適合不過。一如外界的預期,設計光碟機控制晶片的聯發科技,以賺上2個股本的21.21元每股盈餘,橫掃所有為業績白頭的企業主們。
成立不過5年,聯發科技不僅寫下園區上市公司中,最高上市掛牌價(278元)的紀錄,更奇蹟式地靠著得宜的策略運用,以短短4年的時間,成為全球第一大光碟機晶片組供應商,目前全球市佔率達55%,去年營收為154億台幣,成為台灣第2大(次於威盛)、全球第8大的晶片設計公司。
「就目前市場的大勢,只要跟多媒體題材有關係,都會有不錯的表現,」聯合投信基金經理人謝宗權分析,資訊產業正等待下一個大爆發的產品出現,而多媒體與光儲存設備正好填補這個需求缺口,所以聯發科技的基本面不會有太大的問題,就市場的競爭而言,目前光碟機市場出貨暢旺,下游客戶沒有必要冒著品質不確定風險,更換供應商,今年一整年都是抱著聯發科技股票的安全期。

**拳王的挑戰

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翻看各法人機構的報告,幾乎各家都將聯發視為首選的投資標的,甚至還有部份法人喊出上看1000元高點的論調。
市場現況與前景迷人,但聯發科技對於競爭,依舊保持低調。聯發董事長蔡明介一向以工程師為榮,這樣的性格,也形成聯發企業文化的重要特質:專注而少言。「產品才是我們的一切,東西沒做出來,講再多話都不值錢,」上任不到一年的財務協理兼發言人喻銘鐸解釋,「聯發不是不想跟外界溝通,我們在網站上就定期公布財務營運狀況。」
不過當威盛、揚智等公司都紛紛表示將加快在光儲存市場的腳步,有可能進一步引發價格戰,聯發的拳王風華,還會持續多久?
「如果市場沒有競爭,也就稱不上是一個市場,」對於市場的態勢,喻銘鐸指出,即使競爭者的價格較低,但聯發與客戶配合密切,可以直接在產品初期就參與設計,提供包括晶片組、系統及軟體的整體解決方案,因此就算光碟機市場每2季就推出一代新產品,後進者近逼動作不斷,聯發並不擔心,「我們現在想的是未來。」
然而,就算聯發在光碟機(CD-ROM)市場突起的故事,已經被報導多次,亮麗的財務表現,還是讓外界極力想多了解聯發一些。
聯發現有員工340人,其中研發人員的比例就高達8成,在整個組織上,則是採取產品事業部的運作模式,現在共有光儲存產品、多媒體音效圖形、以及通訊產品三大事業部,由組織上看來,就可辨識出蔡明介董事長的三階段成長計畫,踩著光碟機、燒錄機、DVD播放機飛輪的光儲存事業部,是現階段的穩定基本獲利的來源,多媒體音效圖形則是即將進入快速成長期的預備軍,而瞄準一年4億支手機的通訊產品事業部,就是聯發未來的潛力部隊,「我們的布局相當清楚,」喻銘鐸回應。

**下一波高成長

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目前光儲存事業方面,可燒錄的CD-RW光碟機是今年的主力產品,預估將可貢獻40%的營收比例,在新產品的時程上,結合影像壓縮(MPEG2)及控制晶片的整合(Combo)產品,已經準備在今年6月問世,而可燒錄的DVD-RW也可望在今年第4季推出。
多媒體事業方面,在技術面上,專注在影音解壓縮的研發,短期鎖定的則是DVD放映機的市場,預估這項產品可帶來20%的營收貢獻,喻銘鐸指出,DVD放映機市場總量,也許不如PC為中心的光碟機市場來得大,但對於分散營收比重,以及推動未來數位化影音娛樂市場,如手機行動通訊,都有相當積極的意義。
至於眾所關切的通訊事業,規格逐漸標準化的手機射頻(RF)與基頻(based-band)晶片,是聯發第一步準備切入的市場,現在已有近70人的團隊投入相關的研發工作。
交大電子工程系教授吳重雨就表示,通訊產品需要相當高深的類比技術,才能模擬(simulate)訊號的細微變化,對台灣以PC產品起家、熟悉數位端卻陌生於類比技術的IC工程師是一大挑戰(這也是為什麼台灣企業競相往大陸尋才的原因,北大、清華、上海復旦、上海交大皆擁有豐富類比技術人才)。相較於數位訊號已有相當多的開發工具,可透過電腦模擬繪圖,類比設計人工畫圖的比例仍高,因此經驗相當重要,雖然聯發目前也還看不出具體成果,但它所累積的技術,後進者並不容易追趕。

**飢渴的股票市場

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喻銘鐸表示,在無線通訊未來藍圖中,聯發將採取雙頭並進的方式,開發射頻與基頻兩項產品,雖然手機成長目前的確有些趨緩的現象,但對聯發而言,初期重點在於保持市場領導的地位,並則是藉此紮穩馬步,累積聯發在類比技術的經驗。
「專注技術的提升,追求量大而穩定的產品市場,一直是聯發成立以來不變的策略,」喻銘鐸指出,以技術建立門檻,自然可以比別人早一步接受量大的市場,而關鍵則是在人才。
為了挽留最頂尖優秀的人才,聯發除了提供一個良性競爭及自由的工作環境,在實質的金錢方面,聯發也顯得相當大方,在今年8元股票股利、4元現金股利分派結果出爐後,許多法人機構都表示,聯發保守的股利政策,除了避免股本過度膨脹,更重要的是,藉此穩住公司員工的向心力。
聯發科技這幾年來的爭戰史,幾乎就是IC設計產業的活教材,日本的新力和荷蘭飛利浦都是光儲存設備原始技術的催生者,但卻在前年市場開始起飛時,被聯發以2合1、3合1的技術與價格優勢擊倒。蔡明介董事長總結這場戰役時指出:新力和飛利浦都是超級大公司,它們有實力研發出第一波市場化的規格與標準,但在拼殺產量、價格、速度與服務時,就不如聯發這種小公司來得專注;但小公司的挑戰也就在於:衝殺完一個市場後,下一個市場在哪裡,找起來比誰都吃力,因為不但自己配股後股本開始變大,背後還永遠有一群飢渴的股票市場股東,不斷拋出「成長」、「成長」、「再成長」的壓力。前兩年在PC晶片組市場橫掃市場的威盛,在今年開始回過頭來爭奪聯發科技的客戶,同樣也是來自「成長」的壓力。
幸運的是:當聯發科技的股東,今年肯定還有一個好年冬;受惠於光碟機世代交替與大熱賣,不少法人估計以聯發未除權股本(36.1億)計算,今年獲利甚至有望突破140億(營收340億),也就是每股40元(4個股本)。如果除權前聯發科技股價因外資與投信的「低配股失望姓賣壓」而拉回,反而是抱股參加除權的好買點,填滿一個權值(40%),應是股王起碼風範。
當你家的小孩吵著要換部CD-RW來燒MP3,你就偷偷買張聯發科技吧,搞不好年底就可幫他升級到DVD-RW……。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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