40年前一周內仿出電玩機台,40年後掌控全球九成AI伺服器!台灣ICT產業靠什麼走到今天?
40年前一周內仿出電玩機台,40年後掌控全球九成AI伺服器!台灣ICT產業靠什麼走到今天?

當全球目光都聚焦在台積電的晶片製造時,台灣另一股撐起科技產業半邊天的勢力——資通訊(ICT)產業,正悄悄完成從個人電腦到 AI 伺服器的關鍵轉型。台灣如何從 1970 年代仿製日本電子遊戲機的「家庭代工」模式,演變成長年佔據全球 90% 伺服器市佔率的軍火庫?

科技產業專家、《台灣科技島 1981-2025》作者吳金榮,將帶領讀者穿梭 40 年時空,解析台灣電子業如何憑藉軍事化管理與極致良率,在美中貿易衝突與 AI 浪潮中,轉化為不可或缺的全球基礎設施供應商。

以下 Q 為《數位時代》總編輯王志仁提問,A 為科技產業專家吳金榮的回答。

Q1:台灣電腦產業的起源與 1970 年代的電動玩具行業密切相關,這段發展背後的故事為何?

A:台灣電子業的起源,最早是從外商來台投資印刷電路板(PCB)加工開始,當時我們並沒有自己的技術。直到 1970 年代,日本大型電子遊戲機風靡全球,台灣商人敏銳地察覺到商機,但當時並非向日本採購,而是採取「仿製」策略。

當時的做法非常驚人:業者在日本購買最新一到兩台的電玩機台,於當地拆解後再由專人搭飛機帶回台灣。外殼好辦,難的是裡面那塊主機板,台灣的專家團隊會進行「逆向工程」(Reverse Engineering),分析 IC 零件與 TTL(電晶體-電晶體邏輯)編號,迅速重新佈線(Layout)印刷電路板。往往不到一周,仿製的電玩機台就能在台北上市。

這段「野蠻生長」的過程,讓台灣業者在微處理器與主機板設計上累積了扎實的基礎。後來因為學子過度沉迷電玩,時任內政部長林洋港(任職期間為 1981 年 12 月至 1984 年 6 月)下令全省禁電玩主機。命令一出,業者庫存全被迫停售,當時有一家五個年輕人創辦的公司「旭青」(DTK),就面臨了這樣的困境。

然而,危機也是轉機。這批擁有主機板設計能力的工程師,很快找到了新出路——Apple II 個人電腦正好在此前問世,他們把逆向工程的技術無縫轉移,開始仿製 Apple II 主機板,意外開啟了台灣電腦產業的大門。

Q2:Apple II 與 IBM PC 的出現,如何讓台灣主機板業者抓住機會快速崛起?

A:Apple II 的出現本身就是劃時代的事件。在那之前,電腦是佔據好幾層樓的龐然大物,普通人根本碰不到;Apple II 讓電腦第一次變成可以放在桌上、像打字機一樣操作的工具,從此個人電腦的概念才真正落地。

Apple II
1977 年的 Apple II,搭載整合式鍵盤、彩色顯示、音效、塑料機箱與 8 個擴充槽。
圖/ 維基百科

但真正讓台灣主機板業者大爆發的,是 1981 年 IBM PC 的推出。由於 IBM 擔心反壟斷法而公開規格,這對擅長逆向工程的台灣人來說是巨大的機會。當時旭青、精英、華碩等公司相繼湧現。旭青曾一度成為全球第三大主機板廠;而精英(ECS)創辦人陳漢清(原為宏碁工程師)則看準 Intel 80386SX(業界暱稱「P9」)的市場潛力,當多數業者認為這顆 CPU 前途有限,陳漢清卻反向大量備貨生產對應主機板,結果 P9 大缺貨,精英因此大賺一筆。

華碩(ASUS)的崛起則代表了另一種路線。師承施崇棠、以童子賢為首的五位宏碁工程師創立的華碩,以「高品質、高規格」打出名號。在那個時代,全球個人電腦若要買主機板,幾乎都得找台灣。當時台灣主機板的全球市佔率曾高達 80% 至 90%,正式確立了台灣「電腦王國」的地位。

Q3:台灣廠商從主機板跨入系統組裝,歷經從「白牌電腦」到「自有品牌」的轉型,當時台灣與美國品牌之間是如何從競爭走向深度合作的?

A:1990 年代,台灣不只出產主機板,連顯示卡、螢幕、電源供應器都具備競爭力。當時全球有很多白牌電腦(指由小廠商製作並銷售的「無品牌」電腦),其實都是從台灣進口零組件組裝而成。美國媒體曾形容,當時發動價格戰的 Compaq(康柏電腦),其背後真正的軍火庫就是台灣。

台灣品牌如宏碁(Acer)雖在海外耕耘辛苦,但也帶動了整機輸出的能量。當 Compaq 與 Dell(戴爾)發現台灣的製造成本與供應鏈彈性遠優於美國本土時,他們開始大規模下單給台灣代工。這形成了一種共生關係:美國品牌負責市場與設計,台灣則負責從螢幕、鍵盤到整機組裝的繁雜工序,這讓台灣從零件供應商,正式升格為全球 PC 的代工核心。

Q4:品牌與代工的利益衝突,如何催生出「電子五哥」的產業分工格局?

隨著台灣電腦業者同時承接 IBM、HP、Dell 等美國大廠的代工訂單,一個結構性的矛盾逐漸浮現:客戶開始擔心,自家的產品機密是否會在同一間代工廠內流通?更何況台灣業者自己也在做品牌,這樣的利益衝突讓客戶顧慮重重。

A:這個問題在 2000 年前後到達臨界點。宏碁率先將代工製造業務分割出去,成立緯創(Wistron)專責代工接單,宏碁品牌則獨立運營;華碩也依樣畫葫蘆,分割出和碩(Pegatron);明基(BenQ)在打自有品牌的同時,也將代工部門切割為佳世達(Qisda)。

代工業務獨立後,反而能更專注衝刺規模與效率。得益於台灣強大的「軍事化管理」製造文化,台灣業者在工廠管理、標準作業程序(SOP)與良率控制上是世界一流的。例如鴻海(Foxconn)從模具與連接器起家,累積了極高的工藝精度,最終成為 iPhone 供應鏈的核心。現在所謂的「電子五哥」(廣達、緯創、仁寶、英業達、和碩)加上鴻海,之所以能維持競爭力,關鍵在於能將毛利僅 3% 到 4% 的「茅山道士」(毛 3 到 4)產業,透過規模化與極致管理轉化為穩定的獲利。

Q5:AI 浪潮來襲,台灣供應鏈如何自然接軌,成為全球 AI 基礎設施核心?

A:台灣承接 AI 基礎設施的供應鏈,其實是非常自然的延伸。在生成式 AI 興起之前,台灣廠商在通用伺服器市場的市占率就已經高達九成,理由跟個人電腦時代一樣:良率高、品質穩、保密程度好。

地緣政治更是關鍵推手。美中貿易戰爆發後,美國出於安全考量,嚴禁敏感的伺服器產品在中國生產,甚至出現過「間諜晶片」的疑慮。這使得美國雲端服務大廠(CSP)如微軟、亞馬遜、Google 只能將訂單交給台商。現在所有的 AI 伺服器,從輝達(NVIDIA)的 GPU 到最終的機櫃,幾乎都由廣達、鴻海、緯創、緯穎等台灣公司掌握。我們真的要感謝地緣政治帶來的「非紅供應鏈」紅利。

Q6:面對中國在機器人領域的強勢崛起,台灣在人才短缺與排擠效應下,該如何尋求突破?

A:坦白說,在機器人這個領域,目前是中國大陸領先的局面。中國擁有全球最大的汽車市場,工業機器人的需求量極為龐大,各種協作型機器人、焊接機器人的應用場景非常成熟,加上政府大力支持,人形機器人的研發也推進得非常快。

像宇樹科技(Unitree Robotics)已經推出售價從 2.99 萬至 [19.9 萬人民幣](約新台幣 13.8 萬至 92.4 萬)不等的人形機器人;同時,在今年中國大陸的央視春晚舞台上,宇樹科技的人形機器人也已直接應用在演出中,並表演了多個高難度特技動作。

反觀台灣,面臨幾個現實挑戰:少子化導致工程人才供應不足,優秀人才又高度集中在半導體與既有電子代工產業,能投入機器人研發的資源相對有限。

不過,我對台灣仍然保持樂觀。我們應利用「後發先至」的優勢,結合我們在 AI 運算端的強項,開發出更聰明、更穩定的控制系統。雖然人才短缺是個問題,但台灣人在「從不懂做到懂」的快速應變能力上,始終是我們最強的武器。

收聽完整 Podcast|EP274. 全球倚賴的AI基礎設施供應鏈,台灣如何從仿冒電動玩具走到今天? ft.科技產業專家吳金榮

(延伸閱讀|AI 引爆記憶體大缺貨!HBM 供不應求、筆電成本飆至 40%,台廠該學台積電什麼?

(本文初稿由 AI 編撰)

關鍵字: #華碩 #和碩
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

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。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

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。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

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。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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