錄音帶王者變AI新贏家!日本TDK「耗時16年」登手機電池龍頭:90歲老廠如何重返巔峰?
錄音帶王者變AI新贏家!日本TDK「耗時16年」登手機電池龍頭:90歲老廠如何重返巔峰?

即將迎來成立90週年的日本電子零件製造公司TDK(TDK株式会社),最近的新聞亮點,是開發出了充電容量增加15%的智慧手機用鋰離子電池,並將從2025年夏季開始量產。

社長齋藤昇受訪時指出,TDK通過將電池負極使用的材料由石墨換成矽材料,增加可以儲存的電量。

據調查公司Techno Systems Research數據, TDK在手機用鋰離子電池領域佔據約4成市占率,位居世界第一。 對此齋藤昇表示:「我們將通過繼續磨礪技術和提升速度來保持競爭優勢!」

其實,在長達90年的歷史中,TDK是於2005年才正式跨足電池產業,距今正好20年;而在更之前,TDK曾經是錄音帶領域的領導者。

如今,身為全球手機電池龍頭的TDK,不僅持續開發固態電池技術,更有望成為AI浪潮下的新贏家。他們是如何一步步從傳產轉型成市場不可或缺的電子零件巨頭?

從無線電起家!TDK曾為錄音帶領導品牌

TDK成立於1935年,最初以鐵氧體磁芯為主要產品打入無線電市場,戰後推出錄音帶產品且持續做大,根據1980年代的報導其占全球錄音帶市場的20%至30%之間,可說是當時業界的世界級領導者。

在1970~1980的卡式錄音帶黃金時代,TDK推出了一系列經典的錄音帶產品,如 SA、AD、MA 等系列,這些產品在音質、耐用性和穩定性方面都表現出色,深受音樂愛好者和專業人士的讚譽。

即使TDK在2014年正式退出了錄音帶等紀錄媒體業務,據《金融時報》報導,其產品在收藏家及愛好者間仍很有價值,願意為此花費超過200美元入手,足以窺見當年的輝煌。

TDK在網站上寫道,「錄音帶創造的是一種生活方式,讓過往只能透過黑膠唱片和開盤式錄音機播放的音樂能夠走出大門,每處生活空間得以繚繞音樂。」

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TDK現在是手機電池龍頭,約占手機電池40%市占率。
圖/ TDK

專精電池!TDK預料受惠於「邊緣AI」

儘管現在的TDK已淡出一般消費者的視野,實際上仍然支持著民眾的生活,人們每天離不開的手機,其中的電池就是TDK目前的主要產品。

現在,TDK在手機鋰離子電池市場擁有約40%市占率,並且是iPhone電池的主要供應商之一,同時還在汽車感測器等領域擁有重要地位。

TDK更是電池技術突破的重要推動者,旗下新能源科技在2023年首次推出矽基負極電池,比傳統石墨負極的電池能量密度高出5%,而預計今年夏季量產的第三代版本,則預計能有15%的增幅。

《彭博社》提到,矽基負極電池的應用範圍不光只是手機,電動車領域也在關注這項技術。TDK的矽基負極供應商Group 14執行長里克.魯伯(Rick Luebbe)表示,幾乎所有車廠都在關注這種電池,以往石墨負極電池需要40分鐘或更長時間充電,而矽基負極電池只要5到7分鐘。

另外,TDK去年還宣佈在小型固態電池技術取得突破,應用新材料後能量密度達到1,000 Wh/l(瓦時每升),約是過往版本的100倍。

而隨著AI浪潮襲來,TDK也被看好將是其中一位贏家。邊緣運算AI使得各項設備對高效、大容量電池的需求勢必攀升。尤其近來DeepSeek的竄出,被認為有望加入AI普及,更加大外界對邊緣運算的關注度。

20年前收購「新能源科技」成轉型關鍵

TDK這些年能夠順利轉型,成功在電池領域占有一席之地,甚至能在AI浪潮裡淘金,一部分原因被認為與他靈活的企業文化有關。

邁入21世紀後,TDK開始積極併購拓展技術範疇求轉型, 依照官網資料,其在2005至2017年間買下9間公司,包括最為關鍵的新能源科技收購案(Amperex Technology Limited,簡稱ATL)。

2005年6月1日,TDK以1億美元(107億日元)全資收購新能源科技,當時ATL是全球領先的鋰離子電池製造商之一,專注於消費性電子產品和電動汽車等應用,往後成為TDK在電池領域發展的重要推動力。

根據調查公司Techno Systems Research的資料,TDK於2021年在手機用鋰離子電池市場上取得約38.8%的市佔率,成為全球最大廠商。 換言之,TDK花了16年的時間,重新在電池領域成為市占率龍頭至今。

催生中國電池商寧德時代

值得一提的是,2011年ATL為繞過中國對外資限制將電動車電池業務獨立出來,便是如今知名的寧德時代 (CATL)。

後續於2015年,由新能源科技出清寧德時代持股,故兩家公司在股權上已沒有直接關聯,但仍維持著技術交叉授權,並經營合資電池事業。

《金融時報》提到,TDK擁有堅實的技術基礎,同時透過收購建立了多元的企業文化,使得他們能夠將技術優勢應用到固態電池、AI晶片、電動車等眾多新興領域。

財報藏隱憂!TDK獲利過度集中能源業務

TDK今年1月底公佈的最新財報中,雖然2025財年前三季1.67兆日圓的營收僅年增3.2%,不過營業利益達到2,091億日圓,有著34.3%的漲幅。齋藤看好接下來AI將會帶來更高成長,對TDK電池及材料的需求都會上升。

TDK還計畫進一步拓展業務範疇,例如向特斯拉等車廠提供電容及感測器、並將電池業務擴大到無人機等新興設備。

唯一的問題在於,外界對TDK獲利過度集中能源業務的狀況仍有些憂慮,財報揭露中能源業務獲利高達1,967億日圓,約是其他業務如感測器、硬碟等獲利總和的4倍,顯示能源業務外仍暫時利潤微薄。

延伸閱讀:從虧損到狂賺1000億日圓!日本運動鞋霸主亞瑟士浴血重生,毛利率狠甩Nike

資料來源:金融時報日經亞洲彭博社

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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