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研究生: 謝明樵
Hsieh, Ming-Chiao
論文名稱: 台灣伺服器業者之成長機會分析:以鴻海、廣達雲達、緯創、緯穎、英業達公司為例
Growth Opportunity Analysis of Taiwanese Server Manufacturers: A Comparative Study of Cases of Foxconn, Quanta (Cloud-D), Wistron, Wiwynn, and Inventec
指導教授: 蔡明田
Tsai, Ming-Tien
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 工程管理碩士在職專班
Engineering Management Graduate Program
論文出版年: 2026
畢業學年度: 114
語文別: 中文
論文頁數: 61
中文關鍵詞: AI伺服器層級分析法ODM Direct系統整合成長機會分析
外文關鍵詞: AI server, Analytic Hierarchy Process (AHP), ODM Direct, system integration, server industry
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  • 隨著人工智慧(Artificial Intelligence, AI)、雲端運算與數位轉型的快速發展,高效能運算需求顯著增加,使AI伺服器成為推動全球伺服器產業成長之核心動能。台灣憑藉完整供應鏈體系、成熟製造能力及與國際雲端服務供應商之深度合作關係,已成為全球伺服器產業的重要供應基地。然而,各主要伺服器業者在市場布局、商業模式及製程能力等方面仍存在差異,導致其成長機會與競爭優勢有所不同。因此,本研究以鴻海、廣達(雲達)、緯創、緯穎及英業達五家台灣主要伺服器業者為研究對象,分析其在AI伺服器產業之成長機會。
    本研究透過文獻探討與公開產業資料分析,建立成長機會評估架構,並採用層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)作為研究方法,建構包含「全球市場趨勢」、「商業模式與客戶結構」及「製程能力」三大構面與十一項評估指標之層級架構,並透過具伺服器產業經驗之專家問卷計算各構面與指標之相對權重。研究結果顯示,「全球市場趨勢」為影響企業成長機會之最重要構面,其次為「商業模式與客戶結構」,而「製程能力」則為支撐企業承接高附加價值AI伺服器專案之重要基礎。在指標層級方面,生成式AI需求、雲端資料中心擴建及ODM與ODM Direct商業模式為主要成長驅動因素。
    進一步透過公開資料對五家業者進行綜合評估,結果顯示具備高階製程能力、系統整合能力及全球產能布局之企業,在AI伺服器市場具有較高成長潛力。本研究建立系統化之成長機會評估架構,研究結果可提供企業策略規劃與產業發展分析之參考依據。

    With the rapid advancement of artificial intelligence (AI), cloud computing, big data analytics, and digital transformation, AI servers have become one of the most important growth drivers in the global server industry. The increasing adoption of generative AI applications, machine learning models, and hyperscale cloud services has significantly accelerated demand for high-performance computing infrastructure and advanced data center deployment. As a result, the AI server market has experienced substantial growth in recent years and is expected to continue expanding rapidly in the future.

    摘要 I Extended Abstract II 致謝 VI 圖目錄 IV 表目錄 V 第1章 緒論 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究動機 2 1.3 研究目的 3 1.4 研究步驟 3 1.5 小結 5 第2章 文獻探討 7 2.1全球伺服器產業發展現況與趨勢 7 2.1.1全球趨勢下之台灣伺服器業者產業現況整理 8 2.2台灣伺服器ODM、Direct與EMS模式發展 10 2.2.1 ODM模式 10 2.2.2 ODM Direct模式 11 2.2.3 EMS模式 12 2.2.4模式融合及產業競爭新格局 12 2.2.5 商業模式發展下之台灣伺服器業者產業現況整理 12 2.3 AI伺服器製程能力、技術趨勢與產業成長 14 2.3.1 製程分級(L1~L12)與台灣廠商佈局 14 2.3.2 製程能力對產業競爭能力的影響 16 2.3.3 產業主要案例 16 2.3.4 AI伺服器製程發展展望 17 2.3.5 製程能力發展下之台灣伺服器業者產業現況整理 17 2.4層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP) 20 2.4.1適用於本研究之理由 21 2.4.2 評估流程與一致性檢驗 21 2.4.3 本研究之貢獻 22 2.5小結 22 第3章 研究方法 23 3.1 研究架構 23 3.2 層級分析法程序(AHP) 23 3.2.1 層級架構建立 23 3.2.2 問卷設計與施測方式 24 3.2.3 一致性檢測(CR) 25 3.2.4 權重計算方式 25 3.2.5 專家樣本描述 26 3.3 公司評分與資料來源 26 3.3.1 指標與構面對應原則 27 3.4 小結 27 第4章 研究結果與分析 29 4.1 問卷回收概況與專家背景分析 29 4.2 AHP 權重分析結果 30 4.2.1 構面層權重分析 30 4.2.2 指標層權重分析 32 4.3 各公司成長機會評分結果分析 33 4.4 綜合成長機會排序與分析 35 4.5 各公司整體成長機會綜合評估 37 4.6 小結 38 第5章 結論與建議 39 5.1研究結論 39 5.2個別企業策略建議 39 5.3研究限制與未來研究方向 40 5.4研究整體總結 41 附錄 42 參考文獻 47

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