靠一條光纖業務,市值衝破千億美元!康寧堅持虧損20年後成AI黑馬
靠一條光纖業務,市值衝破千億美元!康寧堅持虧損20年後成AI黑馬

談到康寧,或許多數人會想到手機螢幕玻璃,部分人會想到他們打造的餐具品牌,但可能很少人會將這間有著175年歷史的材料供應商,和時下最為熱門的AI技術聯想在一起。然而,曾經虧損近20年,幾乎所有人都勸賣的光纖業務,卻讓他們成為AI領域的明日之星。

今年1月,康寧與Meta宣佈達成價值60億美元的合作協議,這間玻璃大廠將為Meta的資料中心提供光纖電纜。而且這可能只是開始,《華爾街日報》指出,康寧正在和其他公司洽談類似的交易,同時研發下一款突破性產品:用於伺服器內連接的光纖。

曾因光纖縮水99%市值,康寧堅持投入終帶來回報

光纖是一種比頭髮還細的玻璃,不同於以電子傳輸訊號的銅線,光纖以光子傳遞資料,速度更快、能耗更低。隨著生成式AI模型規模暴增、資料中心內數以萬計的GPU必須高速互聯,光纖的物理優勢正被放大。

「移動光子所需的能量,只有電子的5分之1到20分之1。」康寧執行長溫德爾.威克斯(Wendell Weeks)表示。當電力成為AI擴張的瓶頸時,光纖必然會成為首選。

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以長距離傳輸來說,光子傳輸可比電子快上20倍。
圖/ Luke Jones on Unsplash

過去半年裡,康寧的股價成長了97%之多,市值突破千億美元,創下有史以來的新高點。威克斯透露,康寧正在擴建位於北卡羅萊納州的廠房以滿足輝達、OpenAI、Google、亞馬遜及微軟等眾多客戶的需求。

然而這看似順風順水的發展,卻是康寧堅持投入數十年才換來的回報。

康寧早在1970年就發明第一條可用於長距離通訊的玻璃光纖,成為現代網際網路的基礎。1990年代的網路泡沫期間,光纖需求快速攀升,康寧股價在短短幾年間翻了數倍,市值逼近千億美元。

然而這個榮景也隨著泡沫破裂徹底粉碎,公司股價從100美元跌至1美元、市值縮水99%。但時任光纖業務負責人的威克斯,仍相信投入光纖技術研發是正確決定,懇請公司高管不要解僱他,讓他留下來解決問題。因此即使必須裁掉半數員工,康寧也沒有放棄光纖業務。

直到近年,當時的堅持才終於顯現價值。隨著雲端運算、AI技術的興起,每個資料中心需要的光纖數量開始爆炸性成長。2025財年中,包含光纖在內的光通訊業務,已經貢獻近4成營收,以及接近5成的獲利,成為公司最主力的事業。

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康寧最為外界熟知的印象,莫過於iPhone螢幕玻璃的供應商。
圖/ Apple

威克斯表示,光纖需求長期年均成長約7%,即便短期建設放緩,仍有足夠用途消化產能。支撐這份信心的,還有康寧的多角化結構。從顯示器玻璃、汽車玻璃,到藥用玻璃瓶,這些長年持續投入的業務,為公司提供穩定現金流,讓它能承受長期投資的波動。

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堅持自研、不看短期利益,讓康寧百年屹立不搖

但光纖市場並非只有康寧一位玩家,這個產業存在眾多競爭對手,例如日本的住友電氣工業、古河電氣工業等業者,康寧能有現在表現也歸功於他們不斷創新。

康寧光纖業務負責人麥克.奧戴(Mike O’Day)分享,2018年他和執行長一同參觀了Meta的資料中心,觀察了用於連接伺服器的光纖網路,並注意到現有的解決方案無法完全滿足Meta的需求。

這促使他們近年開發出新一代光纖,主打更高密度與更小體積,能在既有管道中容納數倍數量,以滿足AI訓練與推理的需求。奧戴坦承,當時他們根本無法確定這筆投資到底是好是壞,但現在他們很慶幸這次投入。

這次改革之所以能實現,很大部份是因為康寧幾乎所有環節都堅持自主研發,不外包任何業務,就連生產光纖和電纜的機器都是自己設計的。

「如果沒有長期的專注與持續性投入,這種改變世界的發明是不可能實現的。」威克斯曾對外分享,「這種模式在康寧的歷史上不斷出現,例如我們的液晶顯示器虧損了14年之久,之後才一夕爆紅。」

且如同當時他們投入光纖,現在康寧已經開始投入下一個成長領域,並且可預期將更快帶來回報。輝達已經開始使用他們生產的共同封裝光學(CPO)

也正是堅持投入技術研發、不因短期利益輕易放棄的精神,讓康寧從電燈泡到AI伺服器,在科技革命中都有自己的一席之地。

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資料來源:華爾街日報FortuneCNBC

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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