緯創入手Nvidia新訂單,明年首季顯著出貨!一窺拿下輝達AI伺服器大單的秘密
緯創入手Nvidia新訂單,明年首季顯著出貨!一窺拿下輝達AI伺服器大單的秘密

天風國際證券郭明錤今(3)日在社群平台X指出,考量到CoWoS與HBM供應在今年第4季顯著改善,並有利未來生產能見度,Nvidia正與緯創討論增加明年(2024年)第一季AI基板訂單。

郭明錤今表示,受惠於此,緯創明年第1季基板訂單可望增加約60%。若產能不足則會將部分訂單轉至明年第2季生產。此外,惠於新訂單增加,預估緯創的AI晶片基板出貨會在今年第4季創新高,並在明年第1季持續成長10-20%,出貨動能淡季不淡。

郭明錤還預期,緯創將取得B100的部分模組訂單,受惠於模組與基板垂直整合合,有利於緯創提升利潤。

緯創搭上AI伺服器熱潮,今年股價屢創新高,為何能打入Nvidia DGX與HGX伺服器主力供應商?以下是2023年7月報導。

AI伺服器需求不斷增加,帶動相關概念股大漲,緯創從年初股價不到30元,14日股價漲至142元新高,漲幅超過370%,股價超車電子代工龍頭鴻海。外資指出,緯創是輝達(Nvidia) DGX A100(AI伺服器系統模組)及HGX H100(AI伺服器次系統模組)的主力供應商,整體獲利持續成長。

緯創
圖/ Google Finance

緯創股價大漲!還有哪些AI伺服器下游供應商?

根據摩根士丹利最新報告指出,除了微軟等美國大型雲端服務供應商訂單增加,沙國也將砸130億美元建AI資料中心,並上調今年AI伺服器出貨量,年增率從50%增至70%。並調整緯創的目標價到135元。

研調機構集邦科技(TrendForce)最新報告則表示,AI伺服器及AI晶片需求同步看漲,預估 2023年包含搭載 GPU(繪圖處理器)、FPGA(可反覆編輯電路的晶片)、ASIC(客製化晶片) 等AI伺服器出貨量近120萬台,年增38.4%,占整體伺服器出貨量近9%,至2026年將占15%;並上修2022至2026年AI伺服器出貨量年複合成長率至22%,AI晶片2023年出貨量將成長46%。

外資認為,現在是最好投資AI伺服器下游供應商的時候,包含 緯創、緯穎、廣達、金像電、技嘉 這五家公司,他們與輝達和大型雲端客戶有關。雖然緯創是5家公司裡AI營收最低的,但它是輝達DGX、HGX伺服器關鍵合作夥伴。

緯創是做什麼的?輝達的AI伺服器供應鏈分哪些?

今年3月緯創在法說會上提到,公司早在2017年就投入AI硬體(包含GPU伺服器、GPU加速卡),當更多AI應用的發生,緯創已站在相對有利的位置。2022年AI伺服器營收約150億元,占整體營收1.52%,看好未來的成長性。

華南投顧董事長儲祥生認為,代工廠跟AI沾上邊,成長性與獲利都比較高。目前AI伺服器占整體伺服器約5%,雖然規模仍小,但AI伺服器單價是傳統伺服器的3到4倍,市場對於獲利有想像空間。

緯創資通
緯創在2022年AI伺服器營收約150億元,占整體營收1.52%,並看好未來的成長性。
圖/ 緯創資通 Wistron Career Facebook

以輝達的AI伺服器供應鏈來看,分為 GPU模組、GPU基板、主機板、伺服器、機櫃 。緯創主攻 NVIDIA DGX伺服器組裝、HGX GPU基板供應在GPU伺服器領域,緯創不僅是純代工,還包含設計與系統整合。

「緯創很早就跟輝達合作,搶到一些先機,」儲祥生認為,現在是市場的甜蜜點,但伺服器產業競爭激烈,接下來勢必面臨其他代工廠搶單。

延伸閱讀:緯創股價衝130元!身為iPhone代工廠,為何「逆風」賣3座印度廠?

與輝達早就走得近!一窺緯創和鴻海拿下輝達的秘密

福邦證券的一份研究報告指出,緯創和鴻海目前是最直接受惠於輝達這波浪潮的伺服器廠,指出緯創獲得9成的DGX代工,外資更認為是獨家供應。但熟悉輝達內部情況的人士表示:「系統中價值最高的GPU模組是鴻海代工,做好之後再拿到緯創去組裝成DGX,毛利較低。」意味著當前緯創的營收或許會衝高,但毛利率不見得會相對攀升。

黃仁勳
研究機構指出,當前鴻海和緯創拿下大部分DGX和HGX的代工訂單。
圖/ 蔡仁譯攝影

該名人士透露, 輝達會找上緯創做DGX的系統組裝,是因為其子公司緯穎早早就開始生產「輝達版本」的主機板 ,「不見得是技術力考量,而是過去很多大廠跟隨了英特爾(Intel)或超微(AMD),一番角力的最後是緯創生產。」

至於為何是緯創與鴻海會拿下大部分的DGX和HGX的代工?該名人士表示,過去輝達還未在AI有實際成績時, 鴻海以及緯創配合度就相當高 ,「那時候量還很少,伺服器廠不見得都願意一起練功,也會需要看人家臉色。」

陪著輝達走過那段雖月的鴻海與緯創,如今成為輝達AI浪潮下最直接的受益者。但該名人士也認為,未來隨著AI伺服器的放量,仍不排除會與其他廠商接觸,或是增加對其他代工廠的供貨數量。

延伸閱讀:緯創拚擺脫「低毛利」!泰州廠下週突襲停產,連年虧損止血、百名員工受影響

責任編輯: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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