和碩不會缺席GB200!伺服器「兩隻腳已站穩」,明年第一季開始出貨
和碩不會缺席GB200!伺服器「兩隻腳已站穩」,明年第一季開始出貨

電子代工廠和碩11月13日舉辦法人說明會,公告第3季營收成果以及未來展望。總經理暨共同執行長鄧國彥表示,今年增加了兩部分產品線,一是伺服器、二是電動車。預計車載產品比重將達到10%,而伺服器部分「現在也準備起跑。」

和碩第3季營收為新台幣2,942億元,季增16%、年減6.8%,財務長謝如慧表示,第3季由於適逢旺季,有季增的表現。而第3季毛利率4.1%,相較於去年同期增加,主要受惠於重要子公司表現成長,但相對第2季較低,主要是因為部分產品線進入新案以及擴充海外產能,相關成本提高所致。

車用產品季對季增長,產品線持續擴增

總經理暨共同執行長鄭光志表示,第3季車用產品由於過去多個客戶的布局以及產品線的擴增,第3季的營收貢獻有季增的成長趨勢,展望第4季還是會有2位數的高成長,2025年有望看到新的客戶和訂單的出現。

鄭光志指出,由於車載產品所需要的研發和製造時間較長,在品質和生產規模的考量下,成效能見度比較換慢,但在這幾年的布局下,2025年可以看到一些成果,2026、2027年逐季成長的趨勢會一直存在。

會中法人也關心和碩在北美最大的客戶特斯拉的狀況,提到電動車目前的市況相對不穩定,但特斯拉佔據和碩車用營收比率達到50%以上,是否會有影響?鄭光志補充,車用布局已經有一些成效,雖然市場上有一些不好的聲音產生,但要讓電動車佔比在1年當中就下降到50%以下是困難的,「最大的客戶除了有電動車,還有伺服器、機器人、甚至是空中飛的相關供應商,都是我們的布局,除了電動車,我們也希望可以把握它在其他產品的需求上。」

鄭光志指出,整體而言,會持續布局車用,雖然歐洲、日本都有電動車品牌業者關廠,但汽車電子化的趨勢沒有改變,預計2025年能夠讓電動車達到10%的營收貢獻。

和碩總經理鄧國彥(左)和鄭光志(又.jpg
和碩總經理鄧國彥(左)和鄭光志(右)。
圖/ 黃詩媛拍攝

GB200不會缺席!機櫃陸續測試中,明年Q1交貨

鄭光志談到伺服器的布局時表示,「我們先把兩隻腳站穩,對內我們給團隊的壓力是非常大的,但外部的壓力我們希望轉換成鼓勵,新的團隊這2年才集結完成,人力也持續招募中。」

鄭光志指出,目前和碩掌握企業級的AI伺服器、水冷機櫃,不只是國外的客戶有需求,國內的知名半導體廠的伺服器需求也到了最後驗證的階段,明年第1季可以出貨。但他也提到,企業級的伺服器需求是小量訂單,所以很難預估未來需求量。

「這兩年就是把腳步站穩,現在準備起跑,目前先把握企業級客戶,以及2、3線的雲端服務供應商,期望未來能打入大型雲端客戶,GB200部分,我們也不會缺席,」鄭光志表示。

而川普當選美國總統,是否會因為關稅壁壘影響和碩的工廠布局,包含在墨西哥的車載和伺服器營收表現,鄧國彥表示,「我們一直都在等這一天的到來,如果客戶付得起,我們全美都可以生產。」鄧國彥表示,和碩在印第安納州已經具備了設計和系統組裝的產能,不過生產成本相對其他地區就會提高,若未來增加關稅後產品從墨西哥進口還是比在美國製造來的便宜,客戶還是會維持在墨西哥出貨。

而和碩的產能布局全球,未來在伺服器或是車載,都可以應對接下來市場的的變化,鄭光志自信的說,「我們的劇本不是只有一套。」

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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