緯創加碼美墨投資！砸215億元升級「達拉斯2廠房」：林憲銘還有哪些佈局？|數位時代 BusinessNext

緯創加碼美墨投資！砸215億元升級「達拉斯2廠房」：林憲銘還有哪些佈局？

緯創通過10項議案，其中6項與美墨布局相關。值得注意的是，將對美國子公司增資4.55億美元，且擴大投資美國德州達拉斯2座廠區。

緯創 (3231-TW) 5月6日召開董事會，會中通過 10 項議案，其中 6 項與美墨布局相關。值得注意的是，將對美國子公司 WIUS 增資 4.55 億美元，且擴大投資美國德州達拉斯 2 座廠區，包括取得土地、廠房及機器設備。

緯創擬對 100% 持股的子公司 WIUS 增資 4.55 億美元 (約新台幣 137.01 億元)，總資本額提升至 5 億美元 (約新台幣 150.57 億元)。

因應 AI 製造業務發展及策略規劃需要，WIUS 擬於不超過 1.11 億美元 (約新台幣 33.43 億元) 的額度內，取得位於美國達拉斯 Westport 廠的土地與廠房，並擬於 7000 萬美元 (約新台幣 21.79 億元) 的額度內，進行建築物改良。

另外，也擴大投資 4 月 2 日由 WIUS 取得位於美國達拉斯 Eagle 廠，計劃以不超過 1.2 億美元 (約新台幣 36.14 億元) 的額度內，進行建築物改良，並以不超過 4.114 億美元 (約新台幣 123.88 億元) 額度內取得機器設備。

為因應未來售後服務及業務需求，旗下 100% 持股子公司 WTX 計劃於美國德州達拉斯租用廠房，擬於 1288 萬美元 (約新台幣 3.88 億元) 的額度內，認列取得不動產使用權資產，租賃期間為 2025 至 2030 年。

墨西哥方面則擴大 2 項投資，首先，為因應未來 AI 伺服器業務需求，100% 持股子公司 WIMX 擬於不超過 1670 萬美元 (約新台幣 5.03 億元) 的額度內，進行位於墨西哥華雷斯的廠區建築物改良。

第二，因應未來倉儲與製造所需，WIMX 擬於墨西哥華雷斯承租新廠房，租賃期間為 2025 年至 2030 年，並擬於 2300 萬美元 (約新台幣 6.93 億元) 的額度內，認列取得不動產使用權資產。

台灣方面，因應業務發展及策略規劃需要，緯創調整產能配置，將部分投資移至新安廠，並擬將建築物改良及取得機器設備的總預算，由新台幣 38.96 億元提升至 39.14 億元。

為因應內湖新總部的建設，擬對 100% 持股的子公司緯成資產管理股份有限公司，增資新台幣 17 億元。同時，為拓展在創投領域的布局，擬於不超過新台幣 35 億元的額度內，成立緯創創業投資股份有限公司。

此外，緯創擬全數處分所持有的 Formosa Prosonic Industries Berhad (FPI) 之普通股 69260000 股。

緯創今天同步公告第一季財報，第 1 季營收 3464.9 億元，季增 16.55%，年增 44.75%；毛利率 7.8%，季減 0.3 個百分點，年增 0.6 個百分點；營益率 4.37%，季增 0.38 個百分點，年增 1.42 個百分點；稅後純益 53.31 億元，季增 0.3%，年增 51.27%，每股純益 1.85 元。

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本文授權轉載自：鉅亨網

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。

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。

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。

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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