英業達砸近7億赴泰國設廠,揭秘背後3大盤算!人口比越南少,為何卻不缺工?
英業達砸近7億赴泰國設廠,揭秘背後3大盤算!人口比越南少,為何卻不缺工?

泰國究竟是哪裡好?當台灣電子大廠苦於生產基地增加,帶來的管理難度上揚與成本升高時,英業達仍然堅持前往泰國,花近7億元投資設廠,它背後的打算是什麼?

3(攝影-劉咸昌)
圖/ 今周刊

中美摩擦的大環境下,台灣電子五哥生產基地「中國加一」(China+1)策略,顯然不夠。隨著台海被外界認為戰爭的風險升高,電子五哥在客戶要求下,加速對東南亞的投資,其中又以越南最受青睞,連鍾情於泰國的廣達,也擋不住客戶壓力,今年4月17日董事會通過成立越南子公司。

然而,已在越南投資的英業達,卻在此時反其道而行,不僅在5月12日董事會上通過成立泰國子公司,更在六周後宣布斥資6.93億元,在泰國買下3.35萬坪的土地準備蓋廠,預計明年底投產伺服器主機板(L6),未來也規畫部署L7至10(從主機板到機櫃組裝)的產能,昭示在泰國長期發展的決心。

英業達表示,赴泰國成立伺服器主機板生產基地,是客戶指定。英業達企業電腦事業群總經理林書如說,今年6月,公司在半個月內已派出數十人次前往泰國。

不過,事情真的這麼單純嗎?分散供應鏈風險之外,其實英業達這次赴泰國設廠,共有三大盤算。

盤算一:招工較容易

第一個盤算,要先從越南與泰國的差異說起。越南與中國電子業供應鏈重鎮的華東、華南距離近,成為這波代工廠China+1策略下備受重視的決定性因素之一。尤其北越更享有地利之便,載滿機構零組件的貨車從華南出發,約莫半天就可抵達北越各主要的電子業群聚工業區,省下不少代工廠得在越南從頭建立零組件供應鏈的麻煩。

仁寶、緯創、鴻海、廣達,以及中國的立訊,不是正規畫在越南生產筆電,就是已經量產,而消費性電子產品的平板、智慧型手機、遊戲機、藍牙耳機、智慧音箱等,越南也是中國以外規模最大的產區,英業達就選擇在越南生產智慧手持裝置。

反觀泰國,電子五哥目前僅有廣達、英業達認真投入。廣達泰國廠的伺服器主機板,是迅速填滿泰國廠產能的關鍵,其產能已經與台灣林口廠並列第一;英業達則剛買地準備蓋廠,其他三哥對於前進泰國都不甚積極。

然而,也因為北越吸引韓國三星與眾多的台灣、中國電子代工廠進駐,不僅缺電,缺工問題也不容忽視。根據越南統計總局資料顯示,越南人口總數約9千多萬人,人口不算少,但資深電子代工業者透露,越南狹長的國土地形與交通基礎建設不佳,讓不少南越勞工「北漂」意願低,加以越南政府對於勞動力的「輸出」意願,遠高於從外「輸入」,讓缺工的問題持續存在。

泰國人口僅7千萬人,不過泰國政府允許企業引進外籍移工,境內有數百萬名來自緬甸、柬埔寨等地的移工大軍,多家在泰國設廠的台灣電子業者都曾表示,泰國廠招工順暢,未曾面臨缺工的困擾,主因正是泰國廠作業員大都是緬甸外勞。

盤算二:伺服器供應鏈完整

人力考量外,英業達赴泰的第二個盤算,則是看好泰國伺服器聚落日趨完整。

調研機構集邦科技(TrendForce)分析師劉家豪認為,英業達前進泰國設廠仍是規避地緣政治風險為優先,且泰國伺服器供應鏈的發展性值得投入。

他指出,伺服器機櫃關鍵零組件之一的儲存設備,泰國本來就是生產重鎮,而伺服器主機板最重要關鍵零組件的印刷電路板(PCB),也隨著眾多台灣PCB業者紛紛將東南亞產能落腳泰國,促使當地供應愈來愈順暢,加上英特爾、多家記憶體大廠,都有意擴增在東協的生產據點或產能,可望帶動泰國的伺服器供應鏈,在2024、2025年之後更為完整,正好搭上英業達泰國自有廠房投產的時間點。

劉家豪也評估,相較於伺服器L6生產自動化程度高、所需人力少,當伺服器組裝來到L7至10階段時,對人力需求將會大增,泰國在外勞支援下擁有相對充裕的勞動力,對英業達泰國廠運作與完整的伺服器供應鏈,都是大加分。

盤算三:鄰近車廠客戶

更接近汽車客戶,是英業達第三個盤算。

不僅伺服器,若以對汽車電子的企圖心來看泰國投資,更能看出英業達的用心。

不只電動車領導汽車電子化發展,燃油車電子化的程度,同樣與日俱增,電子化的基礎之一即是引擎控制單元(ECU),而中控台則向來被視為汽車內的伺服器,吸引已是伺服器大廠的英業達積極發展ECU與中控台,而且在客戶短鏈的要求下,車用產品生產據點愈靠近市場與客戶愈好。

而泰國是東協的汽車製造中心,有「亞洲底特律」之稱,豐田、三菱、通用、福特、賓士、BMW,以及相關的一階供應商(Tier 1),多在泰國設廠。英業達泰國廠鄰近潛在車廠客戶,對車用電子業務的幫助,可望逐漸顯現。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #英業達
往下滑看下一篇文章
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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓