聚碩科技提供專業技術與解決方案服務!|數位時代 BusinessNext

全球權威分析機構Gartner Group 5月發佈的2007年第一季安全資訊及事件管理(Security Information and Event Management, SIEM)之神奇分析表 (Magic Quadrant)中， RSA enVision由於其解決方案之完整先進與執行能力突出，名列前茅，深受肯定。而台灣區則由專業資訊安全服務供應商聚碩科技同步提供專業技術與解決方案服務。

根據Gartner的報告，安全資訊及事件管理(Security Information and Event Management, SIEM)市場的興起是因為客戶對安全的需求，包括對安全事件資料的即時分析，以及對記錄資料的分析與報告。安全資訊管理(SIM)提供對收集到的資料進行報告及分析，來支援安全政策規範管理、網際網路威脅管理及控管規範的主動執行。安全事件管理(SEM)則提高了對安全事件的反應能力，對從安全設備、網路設備及系統所收集來的資料做幾近即時的處理，為安全作業提供即時的事件管理，並幫助IT安全作業人員能夠更有效率的對外部及內部威脅做出反應。

而聚碩代理的RSA enVision能夠同時提供兼具安全資訊管理(SIM)及安全事件管理(SEM)這兩項功能， RSA資訊及事件管理部門的副總John Worrall說: 『Gartner對RSA進行分析，並將我們列為該市場的領先品牌，讓我們感到很榮幸；同時，我們也很高興能夠將RSA與EMC的軟體、硬體及服務做專業的整合，提供給客戶一個完整的解決方案。』同樣身為資訊安全服務領導供應商的聚碩科技，深知資訊安全及事件管理已經成為企業資訊系統建置的必要趨勢；早於2000年就已成為RSA在台灣的代理商。這幾年來，聚碩協助RSA在台灣業務拓展順利，而當EMC完成與RSA的購併工作之後，亦十分肯定聚碩在各方面專業能力，因此雙方即將於2007年第三季展開全新合作，聚碩將正式成為EMC代理商，協助EMC進行旗下系列產品擴展與銷售。

放眼全世界，知名企業如：獨立電子系統作業公司(The Independent Electricity System Operator, IESO)採取RSA enVision技術來對網路進行監控，預防安全漏洞及可疑活動。『在分析了許多不同的產品之後，我們選擇了RSA enVision技術；原因是它的簡易建置，以及能夠與我們現有的網路做緊密的整合。』 IESO的資訊安全主管David Lewis說:『對我的企業，以及需要服務不受中斷的一千兩百萬安大略省居民而言，對安全架構的保護是極為重要的。RSA enVision技術提供了唯一完整的資料收集、管理、分析及報告的點對點解決方案。』

聚碩科技代理的RSA提供領先業界的解決方案包括：辨識確認及存取控制、加密及鑰匙管理、規範及安全資訊管理、和防假冒保護。這些解決方案為數百萬的使用者認證、使用者交易、及交易所產生的資訊提供了重要的信賴。若想進一步了解詳細產品訊息，請洽聚碩科技網站http://www.sysage.com.tw或洽產品經理林立棕(02)8797-8260#2820。

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。