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
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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
代理式商務連動百兆商機
© 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