車市冷颼颼!全台上半年電動車領牌「衰退近30%」:裕隆獲利拉警報,總座拋4大對策拚逆轉
車市冷颼颼!全台上半年電動車領牌「衰退近30%」:裕隆獲利拉警報,總座拋4大對策拚逆轉

近期受到美國關稅影響,導致消費者對進口車關稅調降預期心理,引發國內車市陷入觀望的氛圍。

汽車大廠裕隆集團於8月20日下午召開線上法說會,公布上半年財報。裕隆協理卓哲宇會中表示,今年上半年全台新車整體領牌數19.8萬輛,較去年同期下滑14.4%,其中衝擊最大的是電車,純電車上半年領牌數年減率29%,逼近3成 ;燃油車銷售也下滑20%,僅油電混合車逆勢成長6%。

攤開財報,裕隆2025年上半年合併營收為355.63億元,較去年同期437.37億元減少81.74億元,跌幅18.5%;稅後淨利5.51億元,年減73.6%;每股稅後盈餘(EPS)為0.53元,相較去年同期的1.99元衰退74%,市場買氣降溫直接反映在裕隆的財務表現上。

裕隆法說會上總經理許國興強調,台灣上半年整體領牌數的下降,並不是景氣、產業衰退,主因是車市買氣趨於保守,希望關稅、貨物稅影響能儘快落幕,重回正常發展軌道。同時,為了因應未來汽車若實施零關稅,許國興提出4個應對策略,其中包含優化營運、尋求新的代工機會、能源事業發展以及海外事業擴展。

不過,根據市場數據顯示,上半年的車市衰退對各品牌影響不一。對比競爭對手和泰汽車旗下Toyota及Lexus品牌總銷量年增2.6%,市佔率也從32.1%提升至38.5%,上半年市佔率仍維持市場領先,而中華車(Mitsubishi)從最新財報來看,上半年車輛銷量數年下滑26.4%,但自主研發產品表現突出,年成長23.5%、市占率年成長2.2%。

裕隆:多重策略應對衝擊,鞏固製造本業

面對關稅議題可能帶來的長期影響,許國興在法說會上強調,公司已進行詳細的情境分析與模擬。裕隆下半年的營運策略第一步將聚焦於生產能量控制在最有效率的結構,以確保利潤,透過多車型混線生產的方式,維持少量多樣的彈性生產。

其次,在多品牌代工策略下,裕隆正積極尋找新的代工機會 。「我們將持續強化費用控管與資源運用效率 ,並積極尋求新的代工合作機會,歡迎所有夥伴與國內生產工廠合作,共同提升國產車競爭力。」許國興表示。

在產品規劃上,裕隆預計在LUXGEN n7電動車的基礎上進行擴展,滿足多元客戶需求,並開發新車款來強化外銷量能 。針對NISSAN品牌,除了為主力車款推出年度式樣車與特仕車外,也正研議導入新的國產化車型 。

加速能源與海外佈局,開創第二成長曲線

在充滿不確定性的汽車本業之外,能源發展已經成為裕隆集團明確的第二成長核心 。

許國興在法說會上透露,裕隆在能源事業投入甚多,旗下子公司新鑫投資建置近100MW的儲能電廠,獲利穩健,並正持續擴大光電與儲能的整合應用。裕隆的能源事業涵蓋太陽能創能、儲能系統製造與推廣、以及後端的維運與節能服務,在人力調度上,裕隆部分人力會轉往能源事業。

裕隆下半年致力於提升儲能製造服務的技術與產品競爭力,並積極佈局工廠、表後市場的儲能應用場景。許國興表示,裕隆在菲律賓生產基地價值提升,持續啟動資產開發、能源建設、售後服務等項目。

延伸閱讀:「很抱歉,沒有把股價做好!」裕隆總座估全年汽車代工量持平:哪些業務有獲利?

責任編輯:李先泰

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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