快閃 後PC的天空
快閃 後PC的天空
2000.05.01 | 科技

一直在台灣半導體界不為人注意的旺宏,今年卻攫奪了大多數人的目光。
美國NASDAQ大跌,外資基金經理人大幅拋出晶圓代工股票,對於旺宏卻是賣力敲進。
在半信半疑中,旺宏股價悄悄漲到一百元,是一年前的四倍。
「由去年到今年,旺宏不只是翻身,而是重生,」在旺宏艱辛的近幾年中,每天總要抽掉二包白長壽的營運長游敦行,三月終於戒掉了煙癮。
否極泰來,要靠自己,也要靠時代。
創業十年,旺宏始終是新竹科學園區的「另類」半導體公司。由於堅持「系統單晶片」(System-on-Chip-把好幾顆IC的功能必須整合到一顆IC)的發展信念,旺宏一開始就沒有進入PC的兩大半導體主流-晶圓代工與DRAM,孤獨奮戰冷門的非揮發性記憶體領域(NVM,Non-Volatile Memory)。

**青蛙王子大翻身

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當年帶著二十幾位創業團隊由矽谷舉家遷回台灣,總經理吳敏求相信:未來電子設備必將比PC輕薄短小。而當產品機殼變小,性能更強,好幾顆IC的功能就必須整合到一顆IC上,才能裝進比電腦小上一大截的機殼;而不管任何功能,這些未來家電都需要「記憶」-而且必須在關機時仍能記住程式指令、儲存資料,這時低耗電(用電池),而且沒電時也會記住資料的非揮發性記憶體-MaskROM、EPROM與Flash(快閃記憶體),就會成為市場主流。
相比園區其他公司,旺宏的「遠見」,也真的夠遠。PC當道時代,DRAM與代工陸續大發利市,旺宏似乎與成長股永遠沾不上邊,前年開始的亞洲金融風暴,更讓旺宏嚐到了第一次賠錢的滋味,公司3000位同仁中有700人先後離職。然而就在去年,無線通訊市場興起,手機供不應求,連帶使其中的Flash大缺貨,國內最大Flash生產者的旺宏,一夕間成為天之驕子。「每天都有黑頭車載著日本大企業社長,排隊來買Flash,」營運長游敦行指出。
改變旺宏未來命運的,不只是手機。當後PC時代來臨,各色「資訊家電」(IA)-PDA、MP3 Player、Game、數位相機、錄音筆……,都需要利用到NVM,而「系統單晶片」更是蓄勢待發。
「我們過去投資的,今年起開始準備豐收,」總經理吳敏求指出。過去旺宏每年投資營業額的15%作為研發費用,在NVM應用稀少的時代,公司經營得很辛苦,而一旦應用開始起飛,旺宏即可苦盡甘來。去年旺宏一年營業額167億,獲利10.6億,今年則是兩頭都大成長,預估營業額成長65%到277億,獲利則跳增七倍到70億。

**根據市場研發創新

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外資持續買進旺宏股票的理由,則是看好「長線的續航力」。「Flash對後PC時代,就好像DRAM對當年的PC,黎明才剛開始,」一份外商研究報告指出。
「Flash不同於DRAM,它需要更長的學習曲線,」當年由矽谷返國,專供Flash的旺宏記憶體策略事業部協理熊福嘉分析,任何一位競爭者,不下過五年十年的苦工與投資,沒有辦法進入這個技術困難度高的產品。當年的旺宏,就是利用幫任天堂作遊戲機晶片所賺的錢,一步步由設計線路到晶圓製程,自立研發出Flash的專利技術。目前旺宏Flash產量居世界第8位,已具有舉足輕重的影響力。
有了Flash這個明星產品,加上輕薄短小的資訊家電漸成主流,全世界的大型電子系統客戶陸都續找上旺宏,進行多顆IC變一顆的「系統單晶片」合作開發案。而這種生意,被旺宏人認為才是未來事業的「金牛」。繼先前與飛利浦開發的二合一的「微控制器+Flash」的開發案後,旺宏今年將與日立、東芝、三菱、山葉陸續開發新產品,其中與三菱的手機記憶體晶片合作案,被視為是今年手機市場中最看好的獲利方案。
撇開Flash與新興的系統單晶片,旺宏當年成名的MaskROM,也在後PC時代的新應用中,重尋龐大商機。相較最熱門的Flash(IC做好後,其中記憶的內容可以更改讀寫近十萬次),MaskROM中的程式一經燒錄後就不能更改,因此價格較為便宜。過去因為供應大客戶任天堂遊戲機的程式卡匣,旺宏練就了業界最先進的製程技術與龐大產能,今年旺宏打算與德商西門子Infineon合作,要把MaskROM作成音樂晶片卡,方便消費者插上大哥大或MP3隨身聽。
由於這種新應用比CD成本更低,既能帶著走,而又沒有MP3無法確保版權的缺點,早已被許多客戶視為明日之星的產品。

**日久見人心,路遙知馬力

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企業的成長,並非一蹴可幾,尤其是投資龐大的半導體廠,管理這關尤難度過, 旺宏同樣經歷了這段苦澀歲月。
營運長游敦行回憶:十年走來,許多同仁等不及、或者不了解旺宏遠景,紛紛跳槽到台積電與聯電,是他最痛苦的經驗。由於半導體是技術密集與智慧密集的產業,人才的流失也意味著機會的錯失。為此,旺宏在總經理吳敏求的主導下,於公司最艱困的1998下半年,進行了最大規模的企業再造,把原先碩大但不相聞問的鬆散組織劃歸為記憶體、多媒體、系統單晶片三個策略事業部,各部門主管就是利潤中心負責人;兩座晶圓廠也變成利潤中心-把自己人產品的成本和效率當成目標來管理,而不是被動的生產線。「幸好作了變革,讓我們把創業時的『手感』找了回來,」游敦行指出:當Flash價格還沒起漲的99年初,旺宏的新團隊就決定投片生產新製程的Flash,而終能完全趕上下半年漲價十倍的風潮。今年鑒於Flash供不應求,旺宏不能滿足全部客戶需求,新組織也明快決定全力支持國內的單一客戶明碁,這也是由利潤中心盱衡未來大局所作出的決定。
走出市場與管理的洗禮,旺宏的前景透明度也愈來愈高。離開DRAM開發生涯的前世界先進總經理盧志遠,去年底加入旺宏出任顧問與技術長。他以PC時代與後PC時代的分析,比喻旺宏的時代位置:PC時代來臨前,百花齊放,但是Intel找出了最佳應用方案,逐退了比X86還先開發出CPU的Zilog與摩托羅拉;後PC時代,同樣百花齊放,旺宏希望能如Intel般,「有志氣的在五到十年中,achieve一個宗主的位置!」
總公司後的山坡上,由旺宏認養的公園正移植第一批的大樹,前面三廠的空地上,預計投資410億元興建第三座晶圓廠,許多去年離開的同仁,又陸續回到旺宏新的工作崗位。成功不僅靠時代,也要自己能跟時代握上手!

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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