陳文琦的威盛第一傳奇
陳文琦的威盛第一傳奇

從1981年4月,IBM推出第一台PC(個人電腦),將全世界推向個人電腦時代,到今年4月,正好滿20週年。
目前,全球有超過5億PC使用者,平均每12人就有一位。20年來,PC產業造就許多新銳,像康柏、戴爾、捷威(Gateway)、台灣的宏碁、大眾、神達、廣達和仁寶等電腦公司,以及眾多生產週邊產品和零組件的螞蟻雄兵。光台灣上市公司中(不含上櫃部份),和PC直接相關的就有55家。

**電腦走向簡單便宜

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從全球來看,PC產業最閃亮的明星莫過於微軟和英特爾。這兩家發展電腦作業軟體和微處理器的公司,原本規模不大,當年被IBM挑選為PC的合作夥伴後,開始發跡。去年微軟營業額超過200億美元、英特爾超過300億美元,早已是全球巨人。以1999年獲利率而言,微軟是39%,英特爾是25%,分居美國500大企業第一和第五名。
業界流行一種說法,微軟、英特爾加上台灣電腦代工業者的MIT(Microsoft, Intel, Taiwan)組合,是推動PC業的關鍵。微軟寫出功能更強的軟體,英特爾製造出速度更快的微處理器,台灣業者再配合快速推出新機型電腦,是過去的致勝公式。
PC業邁進下一個20年,遊戲規則也正在改變。「資訊革命正從產業革命的層次,進入社會革命的層次,」長期觀察資訊時代發展的麻省理工學院電腦科學實驗室主任德托羅斯(Michael Dertouzos)指出,「未來的電腦和週邊設施必須簡單而便宜,才能適合大多數人。」
簡單而便宜的電腦,是把5億PC使用者,推向更大消費群的主要力量。德托羅斯估計,至少還有20億人,是潛在的各式資訊產品使用族群。許多專家和業者稱此為「後PC時代」,以和先前的經營與競爭模式區分。
要達到簡單而便宜,不是微軟和英特微的專長,在MIT組合中,台灣擁有相對優勢。威盛電子便一心在後個人電腦時代大顯身手,成為世界第一。

**從坐板凳到先發球員

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位於台北縣新店市中正路上的威盛,不像生產主機板的華碩,在北投擁有自己的廠房,或者像在新竹科學園區的台積電,有著現代化辦公室,但是威盛最近3年的爆發力卻遠高於華碩和台積電。
威盛從1998到2000年的營業額,分別是 59億、113億和 309億新台幣,總計成長423%,平均每年成長129%。威盛對外宣佈2001年的營收目標,是成長50%,但是對內則訂下成長100%的高標。國內外多家證券公司和投資銀行,包含美林、摩根添惠、所羅門美邦和群益等,預估威盛今年每股盈餘在13至18元間。今年3月,威盛以平均340元股價,雄踞台灣股市股王寶座。
在PC時代,威盛只是餵球助攻的板凳球員;進入後PC時代,威盛晉升先發球員,具有左右球賽勝負的潛力。這樣的改變,來自產業劇烈位移所釋放的能量。

**晶片組角色吃重

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威盛有93%的收入,來自晶片組這項產品。個人電腦中的微處理器、繪圖晶片加上記憶體,就像人體的大腦;而記錄資料的硬碟、鍵盤、滑鼠和其他裝置,則如同人體的軀幹四肢。把大腦和四肢連結起來,可以發揮整體功用,靠的就是晶片組居中協調。
在PC時代,功能和速度決定一切,微處理器是主角,其他零件和裝置都是配角。從1971年到2001年,英特爾已推出13代微處理器,每一次都加速產業世代交替,跟不上腳步的就被淘汰。
為了強化對於PC規格的主導權,英特爾甚至在1994年跨入生產晶片組、1995年跨入生產主機板,造成許多台灣業者關門。「60分以下的全部淘汰,」威盛總經理陳文琦回憶。這一波淘汰,讓全世界只剩下英特爾和三家台灣晶片組公司--威盛、矽統和揚智。
但是,當PC走向簡單和應用,PC就不再是統一規格,而是根據不同市場和需求設計,扮演協調及整合不同功能晶片的晶片組,角色跟著吃重。

**與英特爾競合關係巧妙

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1999年,英特爾推出Rambus規格,意圖把PC繼續推向更快的架構,以阻絕競爭對手,但這項規格對配合廠商來說,必須花費高昂的轉換成本。威盛逮住機會,在原有PC100架構上,提出PC133規格,廠商只要付出Rambus 的1/3成本,就能轉換到下一世代,威盛因此在國際上舉足輕重。
到目前,全球前十大電腦公司中,除了戴爾,都是威盛的客戶。去年,威盛的晶片組佔有率達37%,今年預估會到50%,超越英特爾成為第一。今年3月,威盛乘勝追擊,再推出等同PC266的DDR規格,期望再下一城。摩根添惠和美林的晶片組產業研究報告,都對DDR規格表示樂觀。
實際上,雙方還是很密切的事業夥伴。過去2年,當英特爾的晶片組因瑕疪而多次回收,市場上因為威盛的晶片組供貨順暢,讓英特爾的微處理器出貨不致受影響。威盛與英特爾的微處理器部門合作,與晶片組部門競爭,這種競合關係巧妙存在兩家公司之間。在威盛的新微處理器VIA C3推出後,兩邊的關係將會更緊張。

**瞄準低價PC市場

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威盛一步步佈局,朝後PC時代的盟主前進。首先,就是整合微處理器和繪圖晶片,掌握定義PC大腦規格的權力。在過去2年的三件國外購併案中,已初步完成這件事。接下來,威盛所定義的PC,是在199到499美元之間,稱為「資訊PC」(Information PC)。
資訊PC的概念接近低價電腦,沿用過去的PC架構,但更簡單便宜。「主力市場會在中國和東歐等正在開發的社會主義國家,有相當的中產階級人口,學歷高但所得不高,需要電腦但付不起高價,」幾位參加今年3月德國漢諾威工業展的主機板業者觀察。
從市場來看,英特爾走高價PC市場,威盛瞄準低價PC市場,雙方南轅北轍。
但是英特爾內部卻對1997年下半開始的低價電腦風暴,相當在意,因為低價電腦有可能從量變到質變,取代英特爾制定電腦規格的權力。英特爾1981年投入PC業,原有的大主機和迷你電腦業者並不看好。IBM當時也是,所以內部給PC部門的資源很少,PC部門才對外尋求英特爾和微軟協助。
不過,英特爾即使有心也無力。一方面,低價電腦的利潤太低,對獲利率達25%的英特爾來說,只是杯水車薪。另一方面,英特爾的營收已超過300億美元,隨著PC業成長率減緩,從過去每年平均20%以上的成長率,將逐漸步入個位數成長率,英特爾必須找到新的事業,才能維持成長動能。
在威盛積極購併取得PC業影響力的這3年,英特爾也花費數十億美元積極購併投資,但都在PC業以外,包含網路設備、通訊、無線和資料中心等領域。

**人人爭取的指標性客戶

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根據多家研究機構預測,今年全球PC業成長率,在13%到5%之間,是近年最糟的。PC業每年有1.5億台市場,13%到5%代表的是多出2000萬到750萬台,這對英特爾無足輕重,但對規模僅英特爾1/30的威盛,卻已是充足的養份。
另一方面,威盛沒有晶圓廠,晶片是交由台積電和聯電等晶圓代工廠負責,本身比起持續投資擴廠的英特爾,享有兩成以上的成本優勢。而今年上半年晶圓代工景氣滑落,業者的產能利用率不到六成,威盛的議價空間更大。隨著台積電和聯電股價不斷下挫,威盛則是一路拉高。
以威盛1年300億新台幣的規模,約可填滿1座8吋晶圓廠,今年如果做到600億,就可填滿2座8吋廠。對晶圓代工業者來說,威盛是他們極力爭取的客戶。台積電在技術和產能上,一直非常配合威盛,而聯電今年初傳出要爭取威盛訂單,據傳也承諾要提供最先進的製程。等台積電和聯電12吋廠陸續完工量產後,爭取指標客戶的動作會更激烈,尤其像威盛這種全球第四大的IC設計公司。
台灣提供給威盛的,不僅是晶圓代工產能,還有下游系統業者的支持。台灣和PC相關的行業,從DRAM到主機板一應俱全。從這些客戶和夥伴的聲音,也給予威盛制定規格的信心。威盛即將推出的DDR晶片組,其中配合的DRAM是由南亞科技生產。「英特爾對市場是領導風格(leadership),我們是夥伴關係(partnership),」一位威盛主管指出。

**獵尋新技術來源

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善用台灣資源,整合美國技術,進軍中國市場,是威盛的致勝策略。
威盛所需的微處理器、繪圖和網路技術,主要公司都在美國,這也是未來最有可能產生新購併案的地區。威盛的技術專才資深副總經理林子牧,便長期駐守美國,幫威盛整合購併後公司的技術,以及獵尋評估新的技術來源。
在中國大陸方面,未來幾年的PC市場成長率,預估仍能維持三到四成的成長率,是兵家必爭之地。
此外,威盛執行副總經理李聰結指出,中國充沛的軟體和無線電通訊人才,正好補台灣的不足,威盛正在積極網羅。
由於後PC時代的範圍太廣,有太多可能性,牽涉的技術和功能相當多,為了更靈活操作,威盛董事長王雪紅和總經理陳文琦,經常以個人名義投資新公司,幫威盛在新事業佈局。威盛內部正在規劃,一個以威盛為主體的事業集團架構,包含晶片組、微處理器和各種可能的低價資訊產品。

**挑戰接踵而至

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成名之後,挑戰也接踵而至,最直接的,就是英特爾新一代微處理器Pentium4的技術授權。
目前矽統與揚智已獲得授權,開發Pentium4用的晶片組,但威盛還沒有。研究機構預估,Pentium4會佔今年微處理器的二到三成市場,明年會成為主流。
雖然英特爾有可能為了保護微處理器的江山,防止對手超微坐大,而授權技術給威盛生產晶片組,但業界人士認為不應過份樂觀。英特爾也有可能為了反制威盛在晶片組崛起的威脅,而不願授權。另一方面,自有晶圓廠的矽統,已放話今年不擇手段要搶下市場,預期一場價格大戰在所難免,威盛的獲利空間也可能受到影響。
面對這些問題,陳文琦倒是自信滿滿,設定成為全球第一大IC設計公司的目標絲毫沒有動搖。
PC業進入20年,雖然產業已趨成熟,但卻沒有老化跡象,反而有回春而愈活潑的表現。當了十多年的配角,台灣終於有機會在這個行業掌握發言權。起碼威盛先開了口。

關鍵字: #智慧家電
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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