張國煒:我也不想當K董!星宇興櫃後首次股東會,說了什麼?
張國煒:我也不想當K董!星宇興櫃後首次股東會,說了什麼?

星宇航空(以下簡稱星宇)在30日召開興櫃後的第一場股東會,繼今年3月份的炒股風波、5月份的東京航班延誤導致旅客睡機場,挺過一連串危機後,董事長張國煒如今信心喊出:「最快在今年達到損益兩平。」

回顧星宇在2022年全年的營收表現,整體營收為新台幣33億6,213萬元,年增322.5%,實際稅後淨損為新台幣52億7,089萬元,基本每股損失3.47元。單看今年Q1的話,星宇轉虧為盈,總營收是新台幣43.58億元,獲利1.27億元,每股盈餘0.07元。

作為一家資歷年輕的航空公司,星宇還處在初期營運階段,他們計劃如何迎戰長榮、華航等老大哥?

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星宇航空在30日舉辦興櫃後的第一次股東會。
圖/ 星宇航空提供

張國煒:星宇沒有這麼多資源,Airbus、波音都覺得我們很不容易

「我們不像國內其他2大家航空公司有這麼多的資源,但在所有員工的努力下,可以做到這麼多的成果,基本上是讓全世界刮目相看,包括Airbus、波音等製造廠,他們對於星宇還能夠撐到現在,都覺得是非常不容易的事情。」張國煒分享道。

自去年10月國境大門打開以後,所有航空公司都彷彿洗了一場三溫暖,「一下子沒有人(旅客)、一下子人全部都跑出來了。」張國煒坦言,解封後的觀光潮對星宇造成壓力,「我們沒有現有的人力,可以應付突然暴增的客人。這也造成前一陣子在媒體上有一些沒有處理好的事情,不過我覺得這都是一個過程,做不好,我們就是改進、把它做好就對了。」

張國煒
星宇航空董事長張國煒指出,對比國內長榮、華航兩大航空業,星宇沒有這麼多資源,能夠撐到現在,讓Airbus、波音等製造廠都覺得是非常不容易的事。
圖/ 蔡仁譯攝影

星宇目標今年損益兩平,張國煒背靠三策略:

而針對實際策略,張國煒指出星宇在過去2、3年被疫情耽擱,但營運情況現在已經逐漸走向樂觀,「還沒有完全恢復到疫情前的水準,不過現在看起來大概恢復了7成左右,現金流也比較算是沒有問題了。」

策略一:加快引進新機,擴大航網效益

整體看來,星宇接下來主要會採取3個策略:一是加快引進新機,以此降低營運成本、擴大航網效益。根據《致股東報告書》,星宇計畫於今年再交付3架A350-900新機,屆時機隊規模將達21架,分別是13架A321 neo窄體客機、4架A330-900neo及4架A350-900廣體客機。隨著短程、中程、長程等3種機型都到位以後,星宇期望大幅增加航機運能與派遣彈性。

策略二:布局「長程航線」等高收益的商務市場

第二,針對航網規劃,星宇將以布局「長程航線」為目標。基於許多旅客是從台灣桃園機場轉機至東南亞、再到北美地區,星宇首先會在今年相繼開闢台北—河內、台北—宿霧、台北—仙台等3條亞洲區域航線,透過逐步擴展亞洲區域航網,爭取洲際轉運及高收益的商務市場,接著再擴大布建北美航網。

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星宇總經理暨執行長翟健華。
圖/ 星宇航空提供

比如星宇在今年4月份成功開航台北—洛杉磯航線,是這間公司首度跨足長程航線市場的里程碑。張國煒補充說道:「現在LA線應該是已經達到損益平衡的狀況,我覺得進度非常快,也讓我蠻吃驚。」

星宇總經理暨執行長翟健華則表示,待航網布建完成以後,自然會反應在獲利上,「懇請各位股東再給我一點時間、給我一點耐心。」

策略三:日本「飛一班、賺一班」,拚補齊人手

第三,內部會盡快加強內部人力,尤其針對飛往日本的航線。「日本線現在是很好啦,可是日本線卡到另外一個問題,現在當地的人力非常不足,尤其是地勤。」張國煒直言,不只是星宇本身,包括長榮、華航、虎航,所有人都各憑本事協調這個問題,「雖然日本線很賺錢,飛一班、賺一班,但我們也是弄得很辛苦。」

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挺過炒股風波,星宇計畫何時上市?

而關於上市計畫,張國煒表示:「最晚不會超過3年。」

尤其經歷前不久的炒股疑雲,星宇更加重視上市的推動與時程。「我們看到有些股民受到傷害,因為小股民永遠是被人家欺負的一群。長期來講,我們確實有在(為上市)做準備。」張國煒指出,上市的具體時間很難講明,目前尚在評估中,最快有可能在今年年底,慢一點的話可能會在明年,但最晚不會超過3年時間。

「很多人就說你們(星宇)都靠聲量、你們都靠K董,其實我也不想要當K董,就沒辦法。我後面如果沒有這些合作夥伴、沒有員工的支持,我也不敢在這邊講這麼多屁話。」張國煒表示,同時向在場的股東們信心喊話,「我相信以我們的產品力、規劃力,只要不再遇到類似疫情的問題,公司會非常OK。」

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責任編輯:林美欣

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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