NO.1 鴻準精密|數位時代 BusinessNext

鴻準的事業主要分為三大塊，分別是遊戲機代工、筆記型電腦與手機鎂鋁機殼及個人電腦用散熱模組。其中筆記型電腦市場持續成長，也帶動了鴻準在散熱模組的成長。加上鴻準可以結合鴻海集團的ＥＭＳ組裝及代工資源，充分運籌自家散熱模組在個人電腦產品上，關鍵零組件成為鴻準近年表現突出的主因。

Vista帶動散熱功率需求
二○○六年筆記型電腦全球出貨量達到八千兩百萬台以上，年成長率約達三○％。而全球筆記型電腦產業近三年表現相當優異，自二○○三年起，每年平均有二五％的成長率，在二○○五年時更將達到三三％，創下三年以來筆記型電腦產業新高紀錄。資策會ＭＩＣ預估，筆記型電腦在未來幾年，都有二○％以上的成長實力。

鴻準配合鴻海在個人電腦（ＰＣ）的系統組裝業務，仍以桌上型電腦散熱器為主，筆記型電腦（ＮＢ）散熱模組近兩年切入。二○○四年時，筆記型電腦散熱模組客戶尚未包含戴爾（Dell），但二○○五年戴爾在多元化供應商的策略考量下，向鴻準下單，使得鴻準在筆記型電腦散熱模組出貨規模大幅提升。

分析師指出，Vista對電腦硬體等級的要求提高，包括處理器（ＣＰＵ）、繪圖晶片的使用功率提升，連帶提升ＰＣ的散熱效能，目前一般筆記型電腦的散熱功率約為五十瓦，但是使用Vista，散熱功率需求提升至六十五瓦以上，連帶提高散熱模組使用面。

同樣是散熱模組供應商的力致總經理施銘銓指出，過去ＰＣ僅使用一支熱導管或一組風扇，即可應付散熱需求，但是使用Vista之後，散熱基本配備將提升至兩支熱導管或增加成雙風扇模組。另外，桌上型電腦的繪圖晶片卡，使用散熱模組的比重僅今年可望提升，這對散熱模組市場是利多因素。

研發ＬＥＤ瞄準照明市場
有業者形容鴻準就如同一頭胃口超大的獅子，到處尋找獵物，鎖定市場後，就開打價格戰，以至造成量能的成長幅度，反而不及價格下滑速度的窘態。根據業者指稱，今年以來，筆記型電腦整體產業成長確實帶動散熱產業出貨量，但平均銷售價格下滑幅度約達三○％，除了鴻準，其他業者的表現都不佳。

雖然桌上型電腦在ＣＰＵ運轉時脈不斷提升下，對散熱的需求將愈來愈強勁，隨著加熱導管式的散熱模組需求不斷提升，這塊市場是業者爭相卡位的方向，但筆電產業逐步取代桌上電腦的趨勢明確，鴻準沒有理由放棄這塊大餅，所以在今年展開攻勢，大舉搶攻筆記型電腦散熱模組領域。雖然受到系統大廠聯合抵制傳聞四起，上半年業績表現不佳，但下半年急起直追，成長速度遠超過市場預期，不過也讓筆電散熱模組產業繼桌上型電腦散熱模組產業後，未來再度淪為「紅海」產業。

除了個人電腦的散熱模組業務，利用散熱模組的技術，鴻準把目標放到ＬＥＤ燈的市場，主因為ＬＥＤ晶片在溫度散發上與ＣＰＵ類似，都是屬於點熱源，兩者在散熱技術設計上，有許多雷同之處。而鴻準在個人電腦、筆記型電腦的ＣＰＵ散熱片上已有相當成效，因此決定以此作為切入點。

ＬＥＤ產業前景看俏，有機會成為另一個科技產業的關鍵零組件。目前包括聯電、友達、奇美等集團已經開始卡位。當業界將目光放在手機、電視背光源時，鴻準在ＬＥＤ產業採取了鴨子划水的策略，在大陸購買ＬＥＤ小廠進行研發，瞄準的是潛力更大的照明市場。

鴻準精密 2354
●成立時間︰1990年4月26日（前身為華升電子，2004年正式合併）
●資本額︰新台幣65.378億元
●董事長︰李翰明 ●總經理︰白先聲
●去年營收：新台幣545.86億元
●去年獲利︰新台幣63.5億元（稅後）／新台幣70.31億元（稅前）
●去年EPS︰新台幣9.71元

產品比重
1 組裝 59％
2 機殼 22％
3 模組 19％

**近五年營收
**單位：億元新台幣
'02 '03 '04 '05 '06
102.62
133.52
414.53
387.82
545.86

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。」

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。