AI伺服器營收年增200%!鴻海喊「逐季成長」,夏普堺工廠停產變劉揚偉拆彈難題
AI伺服器營收年增200%!鴻海喊「逐季成長」,夏普堺工廠停產變劉揚偉拆彈難題

今年3月起,鴻海股價突破2年來徘徊在100元左右,直線向上飆升至170元,為近15年的相對高峰。因此5/14的法說會受到高度矚目。

本場法說會董事長劉揚偉因歐洲出差,由財務長黃德才及發言人巫俊毅代表。 鴻海第一季營收為新台幣1.32兆元,季減29%、年減9% ,表現不算特別好。

鴻海集團最主要的業務為消費智能產品、雲端網路產品、電腦終端產品等,其中消費智能產品營收占比接近50%、雲端網路產品則接近3成。所以當傳統淡季、加上近期iPhone銷售疲軟,也讓鴻海的第一季營收受到影響。

對此鴻海表示,今年消費智能產品營收有望回到平穩表現。而雲端網路產品方面,由於AI伺服器需求持續增加,第一季AI伺服器的營收較去年同期增加近200%,預期會逐季成長。

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黃仁勳參觀鴻海集團展區,與劉揚偉和鴻海團隊合影。
圖/ 廠商提供

AI帶動通用伺服器強勁成長

「AI伺服器的組裝是我們很重要的出海口。」黃德才表示,AI伺服器需求主要來自於NVIDIA的最新架構GB200的組裝和相關零組件的提供,鴻海掌握伺服器的關鍵產品製造,包含晶片基板、高速交換機,液冷系統到伺服器整機櫃的產品,透過集團的垂直整合能力提升獲利。

而AI伺服器的需求強勁,2024年全年的能見度比年初更好。鴻海提到,現有資通訊(ICT)市場規模將近1兆美元,有些研調機構也預期AI產業在7~8年之內,就會達到1兆美元(約新台幣32兆元)的規模。其中硬體就超過一半,正好是鴻海可以發揮的地方。

巫俊毅表示:「AI伺服器將帶動雲端網路產品的強勁成長。」他看好未來AI帶來的龐大市場,目前鴻海在AI伺服器的營收比例佔整個雲端網路產品約35%,「預計未來客戶的拉貨需求能夠讓佔比持續提升,市場規模可觀。」

巫俊毅提到,AI市場企業導入的第一波成長動能會在雲端服務廠商。根據研調機構的資料,今年雲端服務廠商的第一季資本支出增加,除了投入在AI伺服器之外,也有新增一般伺服器的採購,因此鴻海除了受惠於AI伺服器之外,通用伺服器的業績也能期待,到第二季的狀況會更加明朗。

也就是說,除了iPhone在未來銷售狀況之外,伺服器(包含AI與通用型)還能有多少的成長空間,將成為鴻海最值得關注的重點。

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鴻海副總暨發言人巫俊毅於5月14日法說會上表示,「AI伺服器將帶動雲端網路產品的強勁成長。」看好未來市場規模。
圖/ 螢幕截圖

夏普「堺工廠」宣布停產

比起鴻海法說會稍無亮點,另一消息值得關注。

鴻海轉投資的夏普正式宣布,位於日本的堺工廠將於今年第三季開始停止生產。劉揚偉在新聞稿中指出:「SHARP最壞的時間過去了,未來只會越來越好!」對於夏普後續營運方向,「我們將將協助SHARP在人、車、家、辦公室的智慧產品融入這個(3+3)策略,也會共同把握AI科技革命的新機遇。」

研調機構TrendForce認為,夏普堺10代的關閉對於今年面板供給量影響甚微,預估整體液晶電視面板明年將減少近500萬片,占整體液晶電視面板供給比重2%。TrendForce指出,堺10代線生產的電視面板尺寸為42吋、60吋及70吋,皆為非主流尺寸產品,產線關閉將會帶動部分尺寸挪移效應。

劉揚偉表示,從去年7月開始,他每個月都會到日本待上一個禮拜,親自參與夏普在策略轉型方面的討論,並提出經營上的相關建議,「大家最關心的堺工廠將會得到積極處理,轉型為AI數據中心,共同推動夏普實現輕資產化的目標。」

堺工廠、夏普、面板領域都是鴻海在郭台銘時代一路糾葛至今的題目,劉揚偉該怎麼妥善「處置」,還是另有對策,就看接下來還有什麼新消息了。

延伸閱讀:鴻海致股東報告書|聚焦2大成長動能,AI伺服器、電動車成今年營收助力

責任編輯:李先泰

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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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