鴻海Q1營收寫新高,但業外大虧200億!是誰拖累獲利?法說重點一次看
鴻海Q1營收寫新高,但業外大虧200億!是誰拖累獲利?法說重點一次看

鴻海11日舉行2023年第一季法人說明會,由董事長劉揚偉親自主持,雖然財報營收創下歷年首季新高、毛利率及營業利益率呈現「雙升」,卻因為認列轉投資日本夏普虧損173億元,導致業外損失逾200億元,整體獲利失色,每股淨利(EPS)僅剩0.93元,較去年減少1.19元,跌破法人眼鏡。

展望後市,劉揚偉認為,第二季是傳統淡季、正處於庫存調整期間,將呈現季減及年減表現,「市場雜音多,表現將與去年持平」,但同時他也看好雲端網路、AI伺服器、電腦元件等產品線,並持續合作傳統車廠,加速電動車發展。

尤其鴻海在電動車布局進度,電動休旅車Model C今年第四季將陸續量產、交車,目標要交出依照訂單規劃的2萬台Model C預購量,相當於台灣汽車總體年產約20萬台的10%市占率;此外,鴻海今年也將逐步推出更多的原型車,並計畫在高雄橋頭科學園區打造集團電動巴士廠、電池廠。

鴻海土城總部周邊廠區間大型接駁巴士全面電動化,落實淨零減排的永續理念,14日舉行交車儀式
鴻海表示,今年將逐步推出更多的原型車。圖為電動巴士。
圖/ 鴻海

鴻海Q1營收寫歷年同期新高,業外卻巨虧201億元

根據鴻海財務損益表,2023年第一季營收1兆4,624億元,年增4%;毛利率6.04%,季增0.38百分點,年增0.02百分點;營業利益率2.77%,季增0.52百分點,年增0.17百分點。

法人原本以為,鴻海今年第一季營運成績創下歷年同期最佳成績,獲利可望亮眼突出,但夏普在編制2023年3月為止的年度財報上,必須提列減損金額2,197億日元(約新台幣503億元)。

身為夏普的單一最大股東,鴻海需按34%持股比例,認列173億元虧損,導致今年第一季整體業外損失達201.12億元。

但事實上,鴻海對夏普股東會,不但沒有過半的表決權,也沒有實際主導營運活動及控制力,夏普擁有自己獨立運作的董事會及管理團隊,並受日本上市法令及投資人的監督。

對此,鴻海強調,基於維護股東權益,鴻海已經以大股東身分正式行文夏普,要求夏普提出重大虧損說明及因應改善方案,「如果有必要,鴻海會要求調整管理團隊,來改善夏普的營運。」

鴻海電動車
鴻海董事長劉揚偉認為,未來電動車(EV)產業將走向專業代工。
圖/ 鴻海

劉揚偉:Q2淡季將衰退,全年整體保守持平

展望後市,劉揚偉坦言,新冠疫情創造的高成長階段已經結束,產業也剛好處於庫存調整期間,且第二季又是傳統淡季,預期呈現季減、年減的表現。

不過,就四大產品來看,除了消費性電子產品會有季減的情況,雲端網路及電腦終端兩個產品則持平;至於元件及其他產品,預期可呈現季增。

另針對近期火熱的AI伺服器需求議題,劉揚偉也看好雲端服務供應(CSP)或AI伺服器的成長性。尤其鴻海2022年伺服器營收成績達新台幣1.1兆元,將會持續發展伺服器相關基礎建設。

至於2023全年展望,劉揚偉指出,整體看來仍持平,尤其在全球貨幣緊縮,加上地緣政治緊張、通貨膨脹等不確定因素持續,對經濟前景帶來較大影響,能見度還是不高,因此展望上仍持保守。

鴻海俄亥俄州廠區完成首批Monarch MK-V曳引機出廠交付2.jpg
美國俄亥俄州廠區已順利量產首批「Monarch Tractor自駕農用曳引車」。
圖/ 鴻海

鴻海新機會:與傳統車廠合作,加速電動車發展

對於鴻海新事業進展上,劉揚偉表示,美國俄亥俄州廠區第一季已順利量產首批「Monarch Tractor自駕農用曳引車」,按目前客戶出貨時程,產能稼動率已往上提升,為明年其他客戶大量產車款導入預先準備,同時也正持續推動其他車款量產。

就傳統車廠合作方面,劉揚偉說,汽車品牌廠必須面對Time To Cost(TTC)及Time To Market(TTM)的挑戰,也就是考量時間成本,並及時將產品交到給客戶。

劉揚偉表示,未來電動車(EV)產業將走向專業代工,而傳統車廠也會在委託代工的「新商業模式」下變得愈來愈積極,這也就是鴻海的機會。

在美國市場《降低通膨法》(IRA)政策下也出現新商機,各大車廠積極尋找產能,因此鴻海也積極與傳統車廠接洽並聯繫。

鴻海2023年第一季全球布局進展
鴻海2023年第一季全球布局進展。
圖/ 鴻海

劉揚偉強調,鴻海猶如是「改變遊戲規則的人」(Game Changer),將尋找下個領導廠商,用更有效率、更創新的方式,加速電動車發展。

此外,鴻海也將在高雄橋頭科學園區打造集團電動巴士廠、電池廠;在高雄和發產業園區也將專注於磷酸鐵鋰的電池開發,電芯廠正在興建中。

其中,鴻海高雄和發電池中心預計今年第四季試車,明年第三季量產,產能可達1.2GWh;高雄橋頭電動車中心預計2024年動工、2025年量產,2025年底產能可達3GWh。

而在低軌衛星與元宇宙領域,鴻海首顆低軌通訊實驗衛星即將完成最終測試,預計今年下半年發射升空;同時,鴻海也逐步完成元宇宙布局,目前已於廠區內導入元宇宙及擴增實境(AR)技術,後續在智慧城市領域的發展,也將探索AR眼鏡在觀光產業上的應用。

延伸閱讀:鴻海電動車夢碰上難題?投資Lordstown的1.7億美元擬喊卡,為何演變成互控違約?

責任編輯:蘇祐萱

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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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