整合成趨勢鴻海對決非鴻海
整合成趨勢鴻海對決非鴻海
2007.07.01 | 科技

今年台灣科技一百強榜單中,電腦及周邊類從去年的十七家減為十四家,五十名以前的鴻海、華碩、緯創等代工組裝大廠,依舊是榜上熟面孔,不過名次都小幅衰退,鴻海從去年第五名變成今年第八名,緯創從去年第七名變成今年第二十八名,華碩從第二十二名變成第今年二十七名,仁寶今年入榜是五十一名。數位相機族群的華晶科、佳能,以及代工組裝大廠神達、英業達與個人電腦(PC)品牌大廠宏的名次大幅衰退。取而代之的是利基型的工業電腦族群伍豐、瑞傳,與專攻電腦周邊的群光與昆盈。 透過不斷購併與策略聯盟等動作,鴻海與非鴻海的競爭集團逐漸形成。鴻海集團已是全球第一大EMS電子代工廠,不斷利用購併強化垂直整合與技術能力,以維持產業強者恆強優勢。 非鴻海集團則以華碩為代表性廠商,崇本務實的企業文化,使得華碩轉投資取向單純,財務結構相對強韌,專注在自己最擅長的系統產品領域,在電子下游廠中,依然維持高研發能量。華碩二○○七年合併營收至少達新台幣七千五百億元,明年上看一兆元,急起直追二○○六年營收就已破兆的鴻海集團。

**鴻海善購併,華碩拚結盟

**
觀察兩家大廠的策略,鴻海擅長購併,華碩偏向策略聯盟。鴻海在二○○五年以新台幣三.七億元代價取得專業汽車線束廠安泰電業百分之百股權,利用安泰的產品線,不斷在大陸與當地汽車衛星工廠結盟,為長線進軍汽車零件市場的發展做準備。 二○○六年十二月,鴻海又正式購併普立爾,取得數位相機與光學鏡頭技術及客戶。集團旗下富士康取得奇美通訊近八成股權,強化手機ODM優勢。 而華碩則在板卡主業中有新的策略聯盟,與技嘉在二○○六年正式合組技嘉聯合公司。雖然後來合併無限期擱置,但是以技嘉在板卡市場的實力,以及鴻海的威脅下,華碩與技嘉合作的機會依舊存在,只是條件上似乎要重新再談而已。 工業電腦也成為電腦代工大廠的新藍海。因為工業電腦絕大多數的原料、零組件都與傳統PC相當,但需要少量多樣生產,因此透過電腦組裝大廠的平台整合,可有效降低成本,搶攻利基市場。

**雙雄紛競逐網通版圖

**
工業用主機板廠商樺漢在二○○七年三月成為鴻海集團之子公司,而樺漢正是台灣第二大工業電腦廠瑞傳(今年科技一百強第五十五名)的轉投資事業,因此鴻海握有相當籌碼與華碩集團一較高低。其他電腦代工大廠廣達、仁寶、緯創,也傳出積極尋覓機會切入這項高毛利產業的消息。而搭上博弈概念股列車的伍豐,業績翻了一翻,榜單上從二十六名進步到第十五名,更成為今年上半年台股的新股王。 至於各方看好的網通產業,智邦逐漸與仁寶集團整合,亞旭併入華碩的版圖,鴻海則在二○○四年就購併了國基電子,二○○五年入股建漢,讓網路通訊事業群經上中下游整合,產品包山包海,二○○六年該事業群的業績已經突破新台幣千億元。而大幅降低採購成本,加上客戶互相補足,也讓華碩寬頻事業處去年整合亞旭發揮效益,營收達新台幣五百四十億元,讓華碩在Cable Modem(上網裝置)與ADSL(有線上網)產品出貨量衝上全球第一。 在電腦廠商的品牌事業部份,二○○六年宏取代聯想正式成為世界第三大PC品牌,但在科技一百強的榜單上,卻從三十三名滑落到七十一名。總收入達到新台幣三千六百九十億元,營收成長率為一六.○三%,位居PC品牌之冠,卻比不過其他代工組裝、零組件廠商的成長爆發力。宏二○○七年推出新款消費型高階筆記型電腦機種,加上美國市場布局有成、下半年有合併案,因此可期待今年有相當大的成長,帶動整體市占率向上提升。

**華碩分家影響明年百強排名

**
而華碩的自有品牌筆記型電腦在二○○六年穩居全球前十名,不過華碩董事長施崇棠宣布品牌、代工業務於今年底之前分家完成,必將連動影響明年的科技一百強榜單。LCD顯示器廠商瑞軒則因二○○五年第三季開始發展北美自有品牌VIZIO,表現突出,從去年第五十三名進步了七個名次。瑞軒以價格與通路策略快速切入市場,今年第一季北美市占率已達一○%,僅次於日本新力(Sony)、韓國三星(Samsung),前景可期。

**Vista效應加持大廠業績

**
電腦周邊設備廠群光與昆盈,是Visa效應與低價電腦所帶動的PC換機潮下,最早受惠的業者,自二○○六年第四季開始單月營收屢創新高。今年首次進榜就到四十一名的鍵盤供應商群光,具有垂直整合各項資源的優勢,並開發筆電內建攝影機與照相功能。美林證券甚至預期群光自二○○七年起,獲利年複合成長率將達三二%,將其首度納入個股追蹤名單,給予「買進」評價。昆盈則受惠網路攝影機(Web Cam)、雷射光學滑鼠及遊戲機相關產品利多,以及積極投入品牌經營,今年持續看漲。 改變銷售模式想要振衰起蔽的戴爾(Dell),由傳統直銷方式轉進零售通路,對於筆記型電腦代工大廠將是一大利多。再加上恩益禧(NEC)會長佐佐木元、聯想董事會主席楊元慶先後來台會見代工夥伴,加上各家外資法人評論Vista效應將在今年下半逐漸發酵,強調家庭娛樂與影音效果,對個人電腦、筆記型電腦上下游的影響程度將會超過以往。預料二○○八年這幾家台灣資訊代工大廠的表現,都將更加亮眼。

往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓