台達電Q1淨利飆史上第三高!102.31億元「年增77%」,電源龍頭如何穩住全球布局?
台達電Q1淨利飆史上第三高!102.31億元「年增77%」,電源龍頭如何穩住全球布局?

「AI及資料中心需求看旺,第二季獲利仍然看好,預估關稅衝擊約一成。」 全球電源供應器大廠台達電董事長鄭平4月30日在2025年第一季法說會上表示。

鄭平表示,預估台達電今年第二季表現預期仍會不錯,因為目前川普對等關稅仍在90天的豁免期限內,客戶的確有因此加快腳步拉貨,營收會比第一季來得更好;至於第三、四季的出貨動能,還需要繼續觀察市場庫存、原料供應的關係變化。

攤開第一季財報, 台達電營收新台幣1189.19億元、季增4.1%,年增30.25%;稅後淨利102.31億元,季增42.5%,較去年同期大幅成長77.5% ,每股盈餘(EPS)3.94元,創下歷史第三高的獲利表現。

台達電表示,2025年第一季營收主要受惠AI伺服器需求持續強勁,帶動電源等零組件相關需求,使第一季營收與獲利較過往傳統淡季表現更好。

台達電:除非有特殊需求,否則沒有在美國擴產的計畫

隨著美國川普政府4月宣布對等關稅為全球經濟投下震撼彈,外界關注台達電關稅應對策略和未來產能布局。

對此,鄭平明確指出,目前台達電在中國仍保有約5成的產能,並已經在台灣、泰國、印度與斯洛伐克等地分散設廠,尤其泰國正積極擴產中,當地正興建多座工廠,作為未來營運重心之一。

鄭平進一步強調,雖然美國關稅帶來壓力,但若回歸經濟邏輯與生產成本的評估上來看,「就算泰國產品加上30%多的關稅,整體成本仍遠低於美國本地製造。」 因此,目前美國的產能規模已足夠,除非有特殊需求,否則沒有在美國擴產的計畫。

台達電企業投資部副總裁劉亮甫也補充,目前的策略仍以短期彈性因應為主,長期則維持既有布局。他指出:「現在距離最終關稅政策落地還有變數,需要等到6月底或7月初才會較為明朗。」

劉亮甫指出,目前已與客戶展開討論報關與關稅分攤機制,絕大多數情況下,關稅將反映於產品售價中,由客戶吸收,並不會對台達電本身營運造成重大影響。

AI超耗電,台達電怎接招?

針對生成式AI快速普及引起的缺電問題,鄭平引用《經濟學人》報告指出,2024年全球資料中心用電占比已達1.5%, 預期2030年將增至相當於「一整個日本」的年用電量。

「建立一座資料中心只需要2年,但要建一座能支撐其運作所需電力的電廠,可能得花上更久的時間。」 鄭平引述報告指出,高達38%的AI供應鏈企業認為「電網韌性」是推動永續最迫切的挑戰。

簡單來說,AI技術的導入帶動了資料中心快速擴張,但由於這些高密度設施多集中在美國、歐洲、中國等地,造成原本就老舊的電網面臨極限負荷。

企業若持續依賴傳統集中式電網,恐怕之後在AI基礎建設擴張過程中無法穩定營運,特別是金融科技、智慧製造、醫療影像處理等需要即時運算的產業。

鄭平呼籲業界,應採「分散式電力架構」,從根本上提升電力韌性與調度彈性,提倡企業可藉由在資料中心內導入太陽能板、儲能設備、燃料電池與氫能模組,建構可獨立運作的能源系統。

台達電表示,同時因應企業端AI地端部署需求,已經開發出可工廠預組、現場即插即用的「貨櫃型AI資料中心」,內含計算、供電、散熱與網路模組,將於今年COMPUTEX中首次亮相。

鄭平強調,在生成式AI驅動下,「能源與基礎建設的韌性,將決定誰能走得更遠。」

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #台達電 #AI
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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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