輝達GB200助攻!電子五哥誰最旺?鴻海AI伺服器帶頭領漲?盤點6大台廠關鍵利多
輝達GB200助攻!電子五哥誰最旺?鴻海AI伺服器帶頭領漲?盤點6大台廠關鍵利多

台灣成為AI時代的供應鏈核心,從晶片、零組件、系統組裝和模組製造等,都有國際大廠支持!

隨著GB200晶片下半年可能出貨,電子五哥身為AI伺服器的重要供應鏈,也開出下半年的營運展望。

誰賺到錢、五哥們與鴻海又怎麼看下半年的營運展望?《數位時代》以下整理電子五哥2024年6月及上半年營運概況和未來展望。

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電子代工廠2024上半年營運概況。
圖/ 記者整理

鴻海:下半年是旺季,第三季季增、年增皆看好

雖然鴻海不屬於電子五哥,但也是伺服器的重要大廠。鴻海6月合併營收達新台幣4,907.25億元,雖月減10.8%,但年增仍達16.07%,累計前6月合併營收為2兆8,739.42億元,年增3.92%。

關於四大產品線的營運狀況,鴻海指出,年對年方面,「雲端網路產品類別」由於AI伺服器拉貨動能增加,而「元件及其他產品類別」因主要業務相關零組件出貨增加、車用業務也有出貨成長,因此兩者表現強勁成長。

而「電腦終端產品類別」受惠於新產品上市,年對年有顯著成長,但「消費智能產品類別」則因為拉貨動能保守,表現相較去年衰退。

展望下半年,鴻海表示,基於已進入下半年旺季期間,營運將逐漸加溫,展望第三季營運將會有季增及年增的表現。

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輝達執行長黃仁勳6/4日下午親自到訪集團旗下鴻佰科技展位,和鴻海董事長劉揚偉同框。
圖/ 鴻海科技提供

廣達:掌握3大雲端客戶,下半年成長顯著

廣達6月合併營收為1,113.18億元,月增9.9%,年增23.4%;2024上半年累計營收達5688.94億元,較去年同期增加11.3%。

廣達2023年公司營收比重為:PC類產品佔43%,伺服器佔35%、非PC類產品佔25%;PC產品部分,2024年6月受惠於季底拉貨動能,6月筆電出貨450萬台,月增50萬台;累計至第2季筆電出貨為1,170萬台,季增11.4%,年減7.1%。

廣達表示,由於GPU的物料供應狀況改善,帶動下半年AI伺服器的出貨表現,目前維持2024年伺服器營收成長雙位數的展望,預計AI伺服器營收佔比將超過5成。

據悉,廣達手握三大雲端服務廠Google、微軟及亞馬遜的AI伺服器訂單,並且掌握NVIDIA最強晶片GB200至少30%的市占率。

廣達董事長林百里也在股東會上提到,隨著AI時代的到來,現在就是市場的「爆發期」,看好未來2年市場將百花齊放。

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NVIDIA執行長黃仁勳手上拿著雲達特別致贈的台灣檜木桌球拍,雲達總經理楊麒令表示,是特別回顧黃仁勳小時候透過桌球訓練專注和紀律,曾經參加全美青少年桌球巡迴賽。
圖/ 黃詩媛攝影

緯創:AI伺服器將季增兩位數,一般伺服器小幅成長

緯創6月合併營收約887.87億元,月增11.68%,年增9.48%;上半年累計營收4791.59億元,較去年同期成長14.48%。

緯創2023年營收佔比:伺服器35%、筆電37%、智慧裝置9%、顯示器5%、桌機5%、其他8%;而緯創2024年6月的筆電出貨量為180萬台,月增10萬台;第2季筆電出貨510萬台,季增10.9%,年增10.9%。桌上型電腦6月出貨80萬台,與5月持平;顯示器6月出貨90萬台,月增10萬台。

緯創表示,由於2024第2季基期較高,預估第3季的筆電出貨將持平或有小幅增長,桌機將有季增兩位數的表現,顯示器將與第2季持平。AI伺服器部分,第3季出貨量將會季增兩位數,一般伺服器則是持平或小幅季增。

緯創近年積極布局發展AI領域,並拿下NVIDIA、AMD、Intel的代工訂單,緯創總經理暨執行長林建勳先前在股東會表示,2024年AI相關產品會有3位數的成長,AI相關產品的營業額也會超過總營業額的2成以上。

緯穎與NVIDIA合作的GB200伺服器機櫃.jpg
緯穎與NVIDIA合作的GB200伺服器機櫃
圖/ 黃詩媛拍攝

英業達:掌握輝達伺服器水冷訂單

英業達6月營收509.3億元,月減2.4%,年增6.73%。第二季營收1541.58億元,季增18.1%,年增18%。累計今年上半年營收2846.65億元,年增13.5%。截至2024第1季營收佔比,電腦相關佔55%、伺服器相關佔45%、智能裝置佔5%。

英業達總經理蔡枝安先前在法說會上表示,今年展望正面看待,筆電出貨量將有個位數成長,伺服器成長幅度較明顯,又以AI伺服器動能最強,整體伺服器出貨可望有雙位數成長。財務長游進寶預期,今年營收將會逐季成長。

英業達目前手握NVIDIA的B100水冷AI伺服器及其主機板設計訂單,同時供應A100、GB200 GPU等機款,以及超微(AMD)MI300系列GPU架構AI伺服器訂單,2024首季已有出貨,為AI伺服器營收貢獻新動能,預計GB200產品線年底至明年初開始出貨後,將大幅提升營收表現。

英業達2023年AI伺服器占整體伺服器營收占比約7%,蔡枝安表示,今年以來動能更強勁,首季占整體伺服器營收比重已達到20%,全年有機會維持相當比重。

英業達董事長葉力誠
英業達手握NVIDIA訂單,下半年營運將大幅增長。
圖/ 蔡仁譯攝影

仁寶:衝刺AI PC及車電市場,投資5億擴大歐洲車用布局

仁寶6月份營收為826.57億元,較上月增加6.9%,較去年同期增加1.3%。累計至6月合併營收為4,367.80億元,年減3.7%。

仁寶表示,6月PC出貨量300萬台,月增3.44%,年減9.09%;第2季PC出貨量870萬台,季增16%,較去年同期持平,優於預期。仁寶原預估第2季PC出貨量將季增個位數百分比,由於客戶需求較預期強,帶動實際出貨量季增16%。

另外,非PC產品包括伺服器、智慧型手機與穿戴式產品,出貨量也呈現雙位數成長。仁寶在第2季整體營收大幅優於首季,主要因為PC和非PC業務都有明顯成長,PC、智慧型手機、穿戴裝置和伺服器這四大產品線都呈現季增雙位數百分比,提升第二季營運表現。

仁寶表示,未來會持續優化產品組合、提升營運效率。仁寶去年非PC佔營收約31%、PC佔69%,盼未來三年達成PC營收占比降至60%,非PC提升至40%。

在非PC業務方面,仁寶持續拓展車用電子布局,日前宣布在歐洲設廠,斥資約7,770萬元取得波蘭切拉季(Czeladz)土地,同時斥資1,228萬歐元(約新台幣4.3億元)興建廠房,總投資金額約新台幣5億元。

仁寶表示,過去在波蘭只有售後服務的業務,此次建廠將新增生產車電相關產品,而波蘭廠房是在歐洲的第1個車電據點,預計會在2025年第2季完工,明年年底之前小量試產。

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仁寶電腦董事長陳瑞聰喊話三年內要打入AI伺服器供應鏈。
圖/ 廠商提供

和碩:受iPhone新舊產品交接期影響,6月營收月減23%,預估下半年逐季成長

由於智慧型手機相關業務銷售下降,和碩6月合併營收為709.28億元,為四個月以來低點,月減23.82%、年減14.21%。然而隨著蘋果新機下半年邁入備貨周期,法人看好和碩2024下半年將會有逐季成長的表現。

和碩第2季合併營收2,537.08億元,季增1.32%,年減9.61%;上半年合併營收5,041.07億元,年減15.82%。產品出貨方面,和碩統計,6月筆電出貨75萬至80萬台,優於5月的74萬台;第2季筆電出貨200萬台,季增29%;累計上半年筆電出貨360萬台。

伺服器部分,和碩6月初於關渡總部展示主機板到系統整合的研發能力,更同步展示GB200 NVL72及NVL36伺服器方案,目標2026年交出成績單。

展望下半年,由於iPhone是和碩的主力產品線,隨著iPhone 16系列新機有望於9月公布,且新機將搭載AI功能,第2季雖為和碩傳統淡季,但相關業務進入量產,法人預估,和碩第3季營收將優於上季,下半年營運將逐季成長。

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和碩下半年可望透過iPhone新機出貨帶動成長動能。
圖/ 黃詩媛拍攝

延伸閱讀:鴻海旗下鴻騰砸25億併德國高壓線束商!Auto-Kabel什麼來頭?為何是新能源車關鍵拼圖?

責任編輯:李先泰

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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