三星首季獲利大跌95%,韓國最強企業竟因「第一名策略」踩坑
三星首季獲利大跌95%,韓國最強企業竟因「第一名策略」踩坑

金雞母變賠錢貨,這是韓國企業龍頭三星電子(以下簡稱三星)的處境。身為締造全韓五分之一國內生產毛額(GDP)的最大財閥,三星近來不僅主力業務虧損,還繳出14年來最差單季獲利,這凸顯其「棄效率換市場」的後遺症。

三星日前公布財報,今年第1季營業利益6400億韓元(約合新台幣147億元),比去年同期大跌95%,創14年來最差單季獲利。同期間,對手LG營業利益是三星2.3倍,來到1兆5千億韓元,這是14年來三星首次被LG超越。

三星獲利衰退的表面原因是市場需求下降。記憶體晶片業務是它最主要獲利來源:2022年該部門獲利占比超過一半,是手機部門逾兩倍。如今疫情解封人們外出,電子產品需求下滑,晶片需求也銳減,三星今年第1季財報顯示,記憶體晶片營業虧損34億美元。

價季跌2成,黑暗期恐更長

不過三星獲利跳水還有更深層的原因,那就是「以本傷人」策略的後遺症。

1983年,三星創辦人李秉喆宣布跨足半導體,此後三星以跌破美、日業者眼鏡的策略席捲記憶體市場。1985年半導體產量過剩,每個要價4美元的64KB記憶體崩跌到0.7美元,當其他業者退場,唯有三星逆勢大幅擴產。雖然此舉導致它慘賠,但在政府資助下,三星撐下來並吃掉對手市場,一躍成為主要玩家。

這個「人棄我取」策略,後來在2002年網路泡沫破滅、2008年金融海嘯,三星又玩過兩次,這也導致德國奇夢達(Qimonda)、日本爾必達等被擠出市場。《經濟學人》引述行業分析師佩恩(Malcolm Penn)表示,在市場低迷時,三星一直是「最後一個還站著的人」、「當其他人苦苦掙扎,三星乘機吞噬了他們的市場。」如今記憶體市場由三星、美光、SK海力士(SK Hynix)三分天下,其中三星以市占率逾4成居第一。

16世紀哲學家馬基維利曾說:「人一旦以某種方式成功,要他相信用別種方法也能把事情做好,是不可能的。」今年第1季記憶體價格已下跌20%,對手紛紛降載,三星原本仍堅持絕不減產,然而這次卻似乎行不通了。

過去三星能以本傷人,收割的是歐洲、日本業者的韭菜,這些對手沒有三星官民合一的雄厚資本。但如今的記憶體市場,中資如武漢長江存儲、合肥長鑫等,背後也有政府力挺,口袋深度和過去對手是不同量級。同時,此次卻挾雜更多非市場因素,從地緣政治、美國晶片法案到俄烏戰爭,市場黑暗期可能比以前長。

棄效率搶市,獲利打擊更重

這種大環境變化使三星必須改變策略。就在繳出14年來最糟單季獲利後,三星一反過去作風宣布減產。彭博新聞網數據顯示,在4月7日宣布減產當天,三星股價盤中漲幅近4.7%,創兩個月來最高漲幅。《經濟學人》分析,當市場龍頭認輸時,意味著暴跌谷底即將來臨。

然而,三星的市場龍頭地位也帶來贏家的詛咒。《經濟學人》引述分析師費拉古(Pierre Ferragu)認為,三星在動態記憶體(DRAM)和快閃記憶體(Flash)製造技術方面的一些創新優勢,已經輸給了SK海力士和美光。「當你不再為自己的生存而戰時,你就會變得自滿,」他說,2010年代後期,類似情況出現在美國晶片製造冠軍英特爾,當時它不再追逐尖端邏輯晶片,種下如今落後給台積電和三星的遠因。

三星Samsung Bioepis
三星近來不僅主力業務虧損,還繳出14年來最差單季獲利,這凸顯其「棄效率換市場」的後遺症。
圖/ Business Wire

更大問題是三星「棄效率換市場」的策略。三星雖然市占率高,但衡量獲利能力的指標之——營業利益率,每100元營收帶來獲利不到15元,這個數字不到蘋果的一半、台積電的3成。

這是因為三星砸大錢逼退對手,靠政府支援使它可以不顧效率搶市場。市占率大增固然提高了營收,付出的代價卻更大,因此每1元收入帶來的獲利有限。棄效率換市場的結果是:當市場需求萎縮,獲利遭到的打擊更嚴重。資本市場對此已做出審判:三星去年營收是台積電逾3倍,市值卻比台積電少近千億美元。

「效率」始終是企業生存的根本,市場向來是大雞吃大米、小雞吃小米,有多少效率就有多高市占。若效率未提升,卻砸大錢搶市場撐營收,宛如沙灘上的城堡,恐怕無法持久。這或許將是三星未來要面對的挑戰。

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本文獲《商業周刊》授權轉載,原文:三星首季獲利大跌95%,韓國最強企業竟因「第一名策略」踩坑

責任編輯:傅珮晴、林美欣

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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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