一席對話,促成10年AI佈局大計!宜鼎是做什麼的?SSD大廠怎靠「邊緣AI」逆勢轉型?
一席對話,促成10年AI佈局大計!宜鼎是做什麼的?SSD大廠怎靠「邊緣AI」逆勢轉型?

雖然身為全球最大工業級固態硬碟品牌,其實,宜鼎早在10年前就布局AI,如今靠著邊緣AI完整產品線,成功轉型為系統服務商。

提到邊緣AI,你可能自然而然會想到研華、樺漢等台灣工業電腦廠,但全球最大工業級固態硬碟品牌宜鼎國際,看似與AI、電腦系統都搭不上邊,目前AI相關營收占比卻已超過23%。接受本刊專訪時,宜鼎董事長簡川勝聳聳肩說,「我根本不認為我們是記憶體模組廠,」他更樂觀預期,「這個(AI營收)比例還在增加,很快會超過3成。」

事實上,早在10年前,宜鼎就默默投注資源發展AI,起點,在於一場對話。

宜鼎2013年就投資邊緣AI業者安提,因此跨入工業電腦板卡市場;也因為安提與輝達的長期合作,很早就關注到AI浪潮。

簡川勝回憶,「Joe(安提總經理羅智榮)2015年有一次跟我說, AI一定是未來趨勢。」不只安提將全力轉入AI,在那次對話中,羅智榮更向他建言,「宜鼎整個集團都應該跨入AI。」

當時,簡川勝也正好在思考工業電腦市場還有哪些成長機會,羅智榮的建議讓他頗受啟發,他認為宜鼎所在的工業電腦市場,遲早有一天也會大量被AI驅動,因此立刻召開會議、訂出計畫,「我們就是在白板上,把我們看到的未來畫出來。」

當時的工業電腦廠都在談智能化應用,簡川勝認為,AI服務需要大量數據作為基礎,宜鼎的第一步,就是從能夠產生數據、提供AI決策的AIoT(人工智慧物聯網)作為切入點,因此投資感測器、鏡頭模組、GPS技術,補足硬體缺口,並同步加強軟體開發能力,來蒐集足夠多的數據,並加以處理、分析。

從研發到後勤都要衝AI

不過,這場轉型並非易事,宜鼎以往所有的部門、產品線,都不曾與AI有過關聯,為了讓員工對AI有感,簡川勝在內部舉辦AIoT說故事大賽、AI Training(訓練)比賽,前者是讓業務熟悉新產品可應用在哪些場域、客戶在哪裡,後者則是員工組隊,透過現成的軟體工具、不需要寫程式,來發展AI應用。

除了生產線利用AI提升效率,就連財務、法務、總務等後勤部門也參與開發AI工具,應用在各自的領域,讓AI不再只是研發部門的事,可說是全公司總動員衝新事業。

至於第二步,就是透過投資不同技術及服務的方式,進一步掌握系統開發能力,「市場上很少有一家廠商,可以把模組、韌體、軟硬體全部掌握在自己手上。」簡川勝驕傲地說。

這兩步做到位後,宜鼎不是單純賣記憶體模組,而是逐步轉型成系統服務供應商,鎖定工業電腦客戶、演算法業者,優先推廣機器人、智慧城市、智慧製造等應用場域。

掌握4千家客戶潛在需求

在轉型過程中,宜鼎不是沒有聽到反對的聲音,簡川勝坦言,許多人質疑,記憶體模組廠要怎麼在短時間內,成為解決方案提供者。此外,宜鼎投入得很早,市場接受度也成為一大挑戰。

一名工業電腦業者表示,宜鼎就是「太早做了」,當時AI還沒成主流,市場需求也相對不明確。簡川勝卻沒有被動搖,他倚仗的關鍵,在於宜鼎累積了超過四千家客戶,只要市場對AI的需求出現,就能夠迅速將AI服務推向市場。

如今,AI模型ChatGPT及DeepSeek發展快速,讓AI運算不只在雲端發生,也能夠在邊緣端處理,宜鼎投入邊緣AI,終於從乏人問津一躍成為市場領跑者。

簡川勝直言,10年累積的經驗非常珍貴,比如集團長期與輝達合作,在邊緣AI技術早已建立名聲,很多客戶都是簡單透過Google搜尋就找到宜鼎、安提,「我們從大家口中的做太早,瞬間變成市場主流。現在我們的AI業務,正在加速規模化當中。」

一名宜鼎內部研發主管指出,中小型工業電腦廠沒辦法投入那麼多研發人力,來應付諸多領域的客戶,也不一定有資源能與每個主要的晶片業者合作,所以會在韌體、軟體領域找外包廠商,這是宜鼎可以切入的機會。不過,一名工業電腦業者表示,宜鼎確實走得早,但其他同業也能做相關產品,終究還是要看公司是否爭取得到能放量的案子。

而宜鼎不只發展新業務,也在此時反過來強化本業。因為集團擁有開發邊緣伺服器系統的能力,帶動宜鼎的記憶體模組,跟著集團開發的機櫃跨入企業用伺服器市場。在過去,這是宜鼎吃不到、專屬於記憶體原廠的生意。

簡川勝下了10年苦功,換來完整的邊緣AI產品線,他透露,日前啟用的宜蘭二廠,甚至還在規畫的三廠,就是為了因應未來的AI需求,「我們早就投入了,如今在市場才能夠站得穩。」從工控記憶體模組起家,到打造邊緣AI生態系,宜鼎正準備迎接下一波更大的浪潮。

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本文授權轉載自:今周刊

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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