專訪|華碩奪OLED顯示器市佔第一!從可攜式、電競到眼鏡,怎麼用20年打贏三星跟LG?
專訪|華碩奪OLED顯示器市佔第一!從可攜式、電競到眼鏡,怎麼用20年打贏三星跟LG?
2025.11.20 | 3C生活

又一個顯示器市場,被台廠拿下了。

根據研調機構TrendForce的最新報告,2025年第三季,華碩以21.9%的市佔率,首度超越三星、LG等韓系大廠,奪下全球OLED顯示器單季出貨第一。

我們有信心到年底都是第一名,明年在電競市場,應該也還是會是第一。」華碩顯示器事業部總經理邱耀輝在談話間難掩自信神態。

他們的底氣來自於一場長達二十年的戰爭。2005年,華碩顯示器事業部(BU)在產業最寒冷、最血腥的時刻成立,當年韓國三星帶頭下殺價格,2004下半年,面板價格全面暴跌三成,17吋面板的終端價格甚至跌破了新台幣一萬元大關,幾乎回到2001年15吋面板的歷史落底價。業界哀鴻遍野,連平日低調的奇美電子總經理何昭陽都曾在當時感歎:「面板產業的寒冬已經到來。」

還是新生兒的華碩做出了大膽的決定:轉彎偏離航道。

「我們從一開始就不去主攻當時的低價市場,而是去創造另一個沒有人存在的藍海新市場。」 邱耀輝指出,正是這個自己人都容易質疑的「偏門」策略,帶著他們從後進者,一躍成為了多個高階顯示器市場的領導者,甚至擁有定義產業規格的話語權。

#4 華碩顯示器總經理邱耀輝專訪
華碩顯示器總經理邱耀輝。
圖/ 隋昱嬋攝影

策略一:洞察隱形需求,高單價產品創造新賽道

搶攻不存在的市場無疑是困難的,邱耀輝形容,要找出使用者自己都還沒發現的痛點,「像iPhone出來之前,也沒有人講得出來他要一支觸控手機。」

當時,華碩的第一個發現的隱形需求是:攜帶型顯示器(Portable Monitor)。2013年左右,華碩觀察到,許多業務或研發人員頻繁出差,晚上回到旅館,面對一台螢幕很小的筆電,工作效率會大幅下降,甚至有人會因此在長期出差時,身邊多帶上一個又大又重的外接螢幕。

「這就是痛點,沒有人能提供一個輕薄的解決方案。」邱耀輝說,華碩看準這個缺口,推出第一代可攜式顯示器Portable Monitor,輕薄、內建支架,方便攜帶出門隨時外接。

這款產品提案時,在內部曾遭遇阻力,甚至業務團隊抱持懷疑:「這個到底要賣誰?」直到一位業務副總親身體驗後,發現這款產品徹底解決了他全球飛行的效率問題,內部才開始產生信心。

即便初期售價是一般桌機顯示器的2至3倍,仍得到市場熱烈回響,直到今年,可攜式顯示器市場規模已經成長到超過3億美元,華碩十多年來仍持續穩坐市佔第一。

#1 華碩顯示器專訪
華碩搶先市場推出可攜式顯示器,以輕薄便攜為賣點。
圖/ 隋昱嬋攝影

Portable Monitor是華碩探索藍海的起點,至於目前主攻的電競顯示器,則是他們成功奠定話語權的下一個戰場。

邱耀輝回憶,華碩在2006年其實就推出了全世界第一款電競顯示器,但真正的轉捩點發生在2012年,他們推出了全世界第一台「144Hz更新率」的電競顯示器。

第一人稱射擊遊戲、格鬥、賽車遊戲都對螢幕更新率有要求,但當時顯示器面板最頂規數字普遍停留在120Hz,華碩透過與輝達的技術合作,將頂規推升到144Hz,驚艷「愛追規格」的電競市場。

從此之後,144Hz成了電競顯示器的標準門檻,電競顯示器也從當年的利基產品,一舉發展成了今天的主流市場,目前佔據了華碩顯示器BU營收的50%。

「從2006年到2012年這六年其實是很孤單的,根本沒有人關注更新率這一塊。」邱耀輝坦言,沒有競品、沒有參照、沒有需求討論,然而,正是這個孤單的市場,替華碩掛上了規格定義者的標籤。

#2 華碩顯示器專訪
華碩開闢電競顯示器新市場。
圖/ 隋昱嬋攝影

策略二:不放過細節,解決高階產品的信任危機

在近年的OLED顯示器市場,也能看出華碩的拚勁。2024年,華碩在OLED Monitor市場還居於第四位,落後於三星、LG等面板製造商。但僅僅經過一年的產品迭代,到2025年第三季,華碩就以約突破20%的市佔率,超越了三星、LG和Dell,躍居全球第一。

邱耀輝認為,華碩能在這個領域取勝的關鍵在於細節。OLED(有機發光二極體)擁有鮮豔的色彩表現和反應速度,成為電競玩家的新寵,但由於每個像素都是獨立的發光體,當顯示過久導致像素耗損,就會在螢幕留下無法消除的「烙印」,始終是一大技術痛點。

華碩試圖克服,推出了OLED Care技術,包含十項功能,目標是成為OLED壽命管理的「守門員」。比如其中一項是在螢幕前端加裝一個高精準度感應器,精準判斷使用者是不是坐在位子上,只要閒置離開,螢幕就會立刻自動降光或關閉靜態畫面,讓像素「多休息」,降低耗損。

邱耀輝強調,華碩捨棄容易誤判的便宜紅外線偵測,使用與iPhone臉部辨識同樣高準確度的技術。在細節上不計成本投入,讓消費者建立對產品的信任。

策略三:藍海中尋找「顯示器的終極體」,開拓下一個五年

目前華碩顯示器的主力產品線包括電競(50%)、創作者ProArt(20%)以及攜帶型/商用產品,而華碩的目光已經開始投向未來的新藍海。

目前熱騰騰研發中的產品,是一款眼鏡型顯示器。

不同於目前巨頭搶進的智慧眼鏡,更像是外接顯示器的「終極輕薄版」,戴在臉上就像是一般的眼鏡,但眼前可以展開工作的虛擬視窗,或著坐在咖啡廳看劇,「像平常一樣往前看就好,不用當低頭族了!」

#2 華碩顯示器總經理邱耀輝專訪
華碩推出眼鏡型顯示器。
圖/ 隋昱嬋攝影

不過這是一場艱難的跨界,包含重量平衡,攸關使用者長時間配戴的疲累程度,個人化的差異也相當大。邱耀輝細數,為了滿足亞洲人、西方人等不同族群的鼻樑高低,團隊設計了多種客製化的鼻墊,為了適應各種臉型寬度,鏡架的轉軸壓力與寬度都經過了精密調整,確保配戴舒適度。

至於近視問題的解決方案,華碩沒有採用複雜的電子或機械調整方式,而是回歸務實,提供了一個附帶的鏡框。使用者只需將這個鏡框帶著去眼鏡行,配上自己的近視度數鏡片後,再「卡」進眼鏡內部即可。

#7 華碩顯示器總經理邱耀輝專訪
華碩眼鏡型顯示器
圖/ 隋昱嬋攝影

邱耀輝坦言,智慧眼鏡在短期內不會對營收有巨大貢獻,但長遠來看,也許五年後,也可能可以佔有一席之地。這副眼鏡,也像是華碩顯示器的核心信念具像化,「如果一定要等到有量的時候再做,其實就太慢了,本來叫利基型的市場,最後也可能變成主市場。」

邱耀輝指出,正是因為他們願意為了利基產品投入數年的時間不斷修正,才能實現高達八、九成的產品打擊率,在藍海市場持續享受豐碩戰果。

延伸閱讀:獨家專訪|華碩高層下海率隊!砸上億元造「萬用AI Hub」:如何一年多從踩坑到產品化?

責任編輯:李先泰

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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