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📊 看懂和碩 PEGAAi 商業模式：內練兵、外拓市，打造 AI 時代的經常性收入

作者：小編於 2026-01-20

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2026 年全球製造業進入「代理型 AI 」與數位孿生深度融合的新紀元。電子代工巨頭和碩（4938）成功打破傳統 OEM 低毛利僵局，以 PEGAAi 與 PEGAVERSE 雙平台為核心，轉型為「軟硬一體」的 AI 方案供應商。透過與 NVIDIA Omniverse 技術整合，PEGAVERSE 實現了全球廠區的虛擬模擬，將新產線建置時間大幅縮短 40%。此外，面對 2026 年 ASIC（如 Google TPU）成長率首度超越 GPU 的趨勢，和碩憑藉深厚的硬體設計與 AI 模型實作經驗，成功卡位 AI 叢集整合市場。這場轉型不僅提升了生產效率，更將獲利模式從單次組裝利潤轉向高價值的軟體授權與訂閱服務。對於投資者而言，和碩正從勞力密集型企業進化為 AI 時代不可或缺的智慧製造賦能者，本益比重估

的時機已然成熟。

📊 看懂和碩 PEGAAi 商業模式：內練兵、外拓市，打造 AI 時代的經常性收入

2026 年，全球製造業正式跨越「數位轉型」的臨界點。電子代工巨頭 和碩（4938） 不再滿足於傳統的組裝利潤，而是透過自研的 PEGAAi 與 PEGAVERSE 軟體平台，結合其在 Google TPU 與 ASIC 伺服器 的深厚整合能力，向全球輸出「AI 智慧製造即服務」。

面對 AI 應用落地的兩大痛點——「算力配置不當」與「產業經驗落差」，和碩憑藉全球多地廠區的實戰驗證，成功建立起一道純軟體或純硬體公司都難以跨越的技術護城河。

📋 目錄

戰略核心：PEGAAi 與代工精神的融合，鎖定跨國製造型客戶。
軟硬整合：為何「軟硬兼施」是導入 AI 智慧製造的唯一解方？
算力革命：ASIC 伺服器與 Google TPU 叢集，和碩的系統整合優勢。
場域驗證：從內部工廠到全球部署，PEGAVERSE 數位孿生的實踐。
獲利模型：從「組裝利潤」轉向「方案獲利」，2026 和碩的定位轉變。
觀點與建議：投資人視角：如何評估和碩在 AI 價值鏈中的含金量。
結論：定義軟體代工新紀元，和碩重塑製造業未來的關鍵。

🏗️ 一、戰略核心：PEGAAi 與代工精神的融合，鎖定跨國製造型客戶

和碩在新產品與 AI 發展處的布局，核心理念是「將軟體開發視為代工服務的延伸」。

📍 1. 專為「多工廠」設計的混合式架構

和碩副總經理黃中于指出，PEGAAi 平台的開發初衷是為了解決製造業最棘手的「跨區管理」難題：

混合式資料架構：支持邊緣運算雲端的無縫切換，確保生產線數據的隱私與低延遲。
全流程管理能力：涵蓋從最底層的資料蒐集、自動化標記、模型訓練、成效追蹤到全球異地部署。這套系統目前已在和碩全球廠區（台灣、越南、印度、墨西哥）成功驗證。

📍 2. PEGAVERSE：製造業的數位孿生「元宇宙」

結合 NVIDIA Omniverse 技術，PEGAVERSE 讓客戶在建廠或更換產線前，能在虛擬環境中進行千百次的模擬。這大幅降低了實體測試的風險，並優化了自動化機器人的路徑規畫，是和碩爭取高端汽車零件與半導體客戶的利器。

🦾 二、軟硬整合：為何「軟硬兼施」是導入 AI 智慧製造的唯一解方？

和碩技術長徐衍珍精闢解析了 AI 導入過程中的兩大挑戰：硬體配置浪費與領域知識）的落差。

📍 1. 破解「算力浪費」的成本陷阱

純軟體公司往往追求演算法的極致，卻忽視了算力、記憶體與模型之間的成本平衡。

精準配置：和碩了解各類型 GPU 與 ASIC 的效能邊界，能為客戶規畫「剛好夠用且最高效」的硬體配置，避免過度採購昂貴的算力節點。
效能優化：透過底層韌體的調優，和碩能讓 AI 模型在邊緣運算裝置上運作得更輕快，提升產線瑕疵檢測的即時性。

📍 2. 用「代工語言」溝通 AI 落地

製造業的細節極多，從溫濕度對感測器的影響到機械手臂的震動補償。和碩具備數十年的智慧製造經驗，與客戶溝通時能精準掌握應用場景，大幅提高 AI 專案的「落地成功率」，而非僅止於實驗室的測試階段。

🚀 三、算力革命：ASIC 伺服器與 Google TPU 叢集，和碩的系統整合優勢

和碩在 AI 伺服器的布局已超越了傳統的 GPU 架構，深入到利潤更高、技術門檻更強的 ASIC（特殊應用積體電路）領域。

📍 1. 掌握「整體叢集」而非「單一節點」

和碩副總經理強調，未來的 AI 算力競爭在於「系統級整合能力」。

ASIC 與 Google TPU：和碩已接觸多家 ASIC 業者，不僅負責代工，更參與叢集設計。
全方位整合：包含運算模組、高效能交換器（Switch）、網路架構與液冷機櫃設計。這種「軟體定義硬體」的能力，讓和碩在面對 CSP（雲端服務供應商）客戶時具備極高的議價權。

📊 2026 和碩 AI 競爭力矩陣表

競爭項目	傳統代工業者	純軟體服務商	和碩 (軟硬整合)
硬體設計能力	強 (偏代工)	無	極強 (ASIC 叢集開發)
軟體部署平台	弱 (需外購)	強	強 (自研 PEGAAi)
工廠實戰經驗	中	弱	極強 (全球多地廠區驗證)
系統整合 (SI)	低	中 (偏雲端)	極高 (端到端方案)

🌐 四、場域驗證：從內部工廠到全球部署，PEGAVERSE 數位孿生的實踐

2026 年，和碩的 PEGAVERSE 數位孿生平台已不再是願景，而是管理全球數十座廠區的「虛擬指揮中心」。

📍 1. 虛擬先行：縮短 40% 的新廠建置時間

和碩透過 NVIDIA Omniverse 構建的 PEGAVERSE，實現了實體工廠動土前的「全虛擬預演」。

Sim-to-Real（仿真到現實）：在台灣、印度、越南與墨西哥等廠區，和碩利用虛擬工廠進行 AMR（自主移動機器人）路徑規畫與排程優化。根據 2026 年內部數據，這讓新產線的開發效率提升了 30%，建廠時間平均縮短了 40%。
視覺 AI 代理：透過 NVIDIA Metropolis 技術，和碩在產線部署了大量視覺代理，能自動監測組裝瑕疵。這不僅將產品缺陷率降低了 60% 以上，更讓現場工程師能透過自然語言直接與「虛擬工廠」互動，詢問設備狀態。

📍 2. 全球跨區營運的「透明化管理」

和碩利用其全球多地廠區的優勢，將 PEGAVERSE 作為跨區協作的中樞。台北總部的管理層能即時走入墨西哥廠的「虛擬現場」，檢查生產瓶頸或進行遠端維修指導。這種「數位資產」的累積，讓和碩在面對地緣政治帶來的產地搬遷需求時，具備了快速「異地複製」產線的極致韌性。

💰 五、獲利模型：從「組裝利潤」轉向「方案獲利」，2026 和碩的定位轉變

長期以來，代工廠被視為低毛利的「五毛產業」。但 2026 年，和碩正透過 PEGAAi 系統與軟硬整合服務，改寫其獲利基因。

📍 1. 從 OEM 轉向「智慧製造 SI（系統整合）」

和碩不再單純銷售 AI 伺服器硬體，而是提供 「硬體算力 + PEGAAi 軟體平台 + 顧問服務」 的一站式解決方案。

軟體定義價值：PEGAAi 主打「低代碼/無代碼」特性，讓不具技術背景的工廠領班也能訓練專屬 AI 模型。和碩從中賺取的不再僅是零件差價，而是高毛利的技術授權與訂閱服務費。
內練兵、外拓市：和碩先將集團內部的製造單位作為最嚴苛的驗證場，成功後再將這套智慧製造系統輸出給外部製造客戶。

📍 2. 財報結構的質變

法人預估，隨著 AI 伺服器與軟體方案營收比重增加，和碩 2026 年的獲利動能將大幅優於傳統通訊產品。隨著毛利率穩定站上 4.5% - 5% 的水平，和碩已成功從「勞力密集型組裝」轉型為「技術密集型方案商」。

🚀 六、觀點與建議：投資人視角：如何評估和碩在 AI 價值鏈中的含金量

針對和碩 2026 年的表現，投資人應從以下三個維度重新評估其價值：

關注「軟體與服務」的營收成長率：傳統代工依賴量大，但 PEGAAi 帶來的軟體收益具有更高的毛利貢獻。若這部分收入開始顯著貢獻 EPS，這將是本益比從 10 倍向 15 倍以上調整的關鍵。
ASIC 伺服器與 Google TPU 的整合地位： 2026 年是 ASIC 成長爆發年。和碩在 Google TPU 供應鏈中的地位，以及其對叢集系統整合的能力，是其在 AI 伺服器市場能否超越同業的指標。
非蘋業務與新領域的進展：和碩正透過 AI 轉型降低對單一客戶的依賴。2026 年車用電子與新遊戲機的放量，搭配 AI 智慧製造技術，將顯著優化其獲利組合。

✅ 七、結論：定義軟體代工新紀元，重塑製造業未來的關鍵

總結來說，2026 年的和碩不再只是幫客戶「生產」產品，而是協助客戶「定義」生產。透過 PEGAAi 軟硬整合平台 與 PEGAVERSE 數位孿生技術，和碩成功地在 AI 戰場中卡位，轉型為智慧製造的賦能者。

這種從代工文化中磨練出的 AI 方案，具備純軟體公司難以企及的實戰數據與場域韌性。對於全球尋求轉型、分散產地風險的製造業型客戶而言，和碩已從供應商進化為不可或缺的 「AI 轉型策略戰友」。

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