「黃仁勳不會講空話，AI還會成長！」緯創曝未來規劃：狂攻邊緣運算、機器人軟體！|數位時代 BusinessNext

AI是剛性需求：緯創資本支出達355億元、1/3用在AI

而緯創2025年公告的資本支出來到新台幣355億元，較去年大增，林憲銘表示，有3分之1都會用在AI相關業務，包含在台灣竹北、高雄、內湖等園區和L6伺服器產能擴充，林建勳補充，竹北廠目前已經大致完工，但因為AI需求強勁，「剛完工就滿載。」因此又擴大承租聯發紡織纖維公司的廠房以供應客戶的龐大需求。

而剩下的2/3資本支出，林憲銘表示因應美國的關稅政策，除了會擴充美國製造產能（加州、德州），墨西哥和越南也維持繼續擴大產能，「AI的需求還是非常強勁，目前客戶還是希望可以到墨西哥生產，目前為止，AI還是一個剛性需求，就算有關稅的影響，客戶的需求還是很高，AI伺服器還是會買。」

林建勳表示，未來若因關稅政策需要到美國製造，緯創也不會擔心，至於關稅部分，「最終還是會轉嫁到客戶那邊，緯創不會有影響。」

林憲銘補充，目前美國關稅政策的變動幅度大，他猜測關稅戰略是美國政府用來談判以達到其他重要的目標策略，「關稅應該會一直懸在那裡，如果都不動、或者又加碼的話，美國的成本還是會提高，現在美國的『蓄勢待發』的做法，我們還是有預備，如果關稅實際實施，我們可以用很短的時間做出最佳組合。」

林建勳也補充，「我們一直都有plan B。」他表示美國製造其實人工成本相當貴，更開玩笑地說，「付關稅可能還比製造成本便宜。」目前規劃高單價的產品才會在美國製造，但如果客戶有需求，緯創也會快速回應。

對此，林憲銘也表示，製造成本方面「TSMC（台積電）在美國設廠就也遇到很多的人力資源的問題。」動輒可能數千人的設廠目前緯創不會考慮，「我們對美國製造還是會有，但不是動輒幾千人的那種規模，所以為什麼還是維持墨西哥的產能就是這個原因，會配合美國客戶。」

擴充新興市場，邊緣運算、機器人軟體、關鍵零組件

針對中國低成本開源語言模型DeepSeek對緯創的影響，林憲銘表示，不管是AI還是企業用的邊緣AI（Edge AI），DeepSeek的發展都會促成邊緣運算的需求和啟發，「這是一個很重要的啟發點，我們預期市場需求會更大。」

因此資本支出的擴充也是有部分投入該領域的研發，但預計到2026年才會有在實績上有放大效果。

法人也關心緯創在機器人布局，林建勳表示，緯創會注重在關鍵零組件和軟體研發布局，對於人形機器人的整機組裝就沒有涉略，不過他也提到，目前還處在投資期，「包含邊緣運算在內，緯創一定會有投入。」

至於為何在機器人領域只跨足零組件和軟體，林建勳也補充，過去緯創的方向主要是針對企業客戶，「人形機器人未來會朝消費型產品發展，價格就會比較沒有競爭力。」他也坦言，如果是最後一端的組裝，獲利率就會比較低，目前持保守態度，「我們比較關注技術含量比較高的生意。」

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後，揭示金融業上雲時代來臨，國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部，負責擬定集團上雲策略，並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫；在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下，國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲，更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First，成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

「百套系統上雲不僅僅是數字，更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示，上雲帶來的效益十分顯著，包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔；同時，雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制，亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術，而是為了換取速度與可靠度，讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源，以及培育所需人才與技能，為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能，國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會，會中除有集團子公司分享最新成果，三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務？

顏勝豪認為，雲端轉型的起點不是直接遷移系統，而是從四個面向打底：應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃，以及組織治理框架建立，而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏，若沒有共同語言與平台底座，上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示，為讓所有員工可以齊步前行，國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R（註1）作為共同語言、用平台作為共同底座，讓轉型不只是技術選擇，而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後，便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中，要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程（SOP），透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本，以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性，目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分，進而邁向 Cloud First 階段：在合規前提下，新專案與系統升級預設在雲端環境開發，並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則：讓雲成為 AI 時代的成長引擎，而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局，顏勝豪如是總結。

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲，也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲，打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備：成立國泰風險聯防中心（CRC）攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力；釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版，提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務；此外，亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務，更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出，發展AI需要龐大的 GPU 算力，若自建 GPU 機房，不僅硬體設備昂貴、折舊速度快，光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本，若採取雲端資源，可以隨啟隨用，同時，大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組，銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破，而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本，資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋，在 AI 新世代，AI 模型定調能力「下限」，集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」，考量雲端有許多好用 AI 服務，唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略，打造雲端智慧生態圈，並以現代化雲原生技術拓展應用場景；同時，運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗，並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式，以充分發揮上雲效益。至於國泰產險，不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程，如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等，讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求，如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果，讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務，以客戶持股為核心，應用 AI 技術打造個人化推播服務，協助投資人更有效率地掌握庫存狀況，提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說，國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級，更是思維革新，從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段，可以預期在雲地基礎下，國泰將進一步引領 AI 時代變革，持續提升營運韌性與放大創新價值。

「黃仁勳不會講空話，AI還會成長！」緯創曝未來規劃：狂攻邊緣運算、機器人軟體！

AI是剛性需求：緯創資本支出達355億元、1/3用在AI

擴充新興市場，邊緣運算、機器人軟體、關鍵零組件

七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

註1：Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論，將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構，並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。