擔心買到問題中古車?
擔心買到問題中古車?
2008.04.21 |

有一位客戶在北部以九十幾萬買了一台 Mercedes-Benz C class, 在交車3天以後來找我們做檢測,檢測後發現這台車是後方遭嚴重撞擊,整個車尾切掉以後重新接上的一個車尾,車主在聽完報告後當場臉色大變,在車主無法置信的情況下,我們透過保險紀錄得知這台車由於撞擊過大、理賠金額太高,車子已不做維修並由保險公司回收,至於車子是如何輾轉流到車商不得而知,但讓我們印象深刻是當天車主的不知所措,甚至連飯都吃不下了………
另一個案例是,中部一位買家以四十幾萬買了一台Toyota Altis,在交車後進廠保養,技師告訴車主好像有泡水的跡象,在我們檢測之後發現這台車是整個引擎室的擋火牆切掉以便車身號碼重新打造,因為施工的範圍大及時間長,再加上部分鈑金燒焊,所以造成了很多地方生鏽,也讓保養廠技師誤認為泡水﹔這次我們又看到了車主無助與失望的表情,後來得知車主將車賣回車行,交車兩週內即損失了9萬元。
雖然車商販賣變造車身號碼車輛的這種行為嚴重觸法,可能很多人會認為何必損失金錢再賣還給車商,大可採取法律行動呀!但大多數的人更沒想到採取法律行動會有實際上的困難與阻礙:
1. 採取法律行動曠日費時,民事求償即使勝訴也得要對方有能力償還﹔買賣的車商負責人可能只是個人頭而已。
2. 車輛是可隨時移動的物品,若要沒有爭議可能就必須從交車起完全原封不動地保留現況到法律行動結束。
以上是最嚴重的變造車身號碼情況,如果是買到大撞或泡水的車輛,那更是求償無門。
買車其實是一件非常愉快的事,沒有必要把買中古車弄成一件花錢找氣受的事,那麼為何不在買車之前就來做檢測呢? 以下提供一些如何選擇中古車及利用專家服務代勞的小技巧。

如何有效利用德國萊因中古車檢測服務?

選購中古車常會讓人眼花撩亂且無所適從。當您在決定選購中古車時,可能會有幾個中意目標,這時您如果逐一檢測可不是理想又經濟的作法,以下是我們的一些小方法,不僅能讓您有效的利用德國萊因中古車檢測服務,也能讓您有效率的買到理想中古車:
1. 衡量您個人的經濟能力,先鎖定一個您購車的預算範圍(例如: 40~50萬)
2. 衡量您買車的目的及用途,進而鎖定您所需要的車型及排氣量(例如:休旅車, 房車)
3. 利用上網或書籍及親朋好友的使用經驗,鎖定一個品牌甚至車型。
4. 真正開始實際現場看車,最好隨身做筆記,逐一篩選留下您中意的目標 (例如: 顏色, 配備, 內裝完整度)
5. 在這最後3~4 個目標中,先與賣家做初步的議價,這時您就會剩下1~2個除了車況不確定之外,其它條件都是您非常滿意的車輛。
6. 聯絡德國萊因中古車檢測服務,替您最後的1~2個目標做車況鑑定報告,讓您有實質且公正的依據,協助您在不怕擔心受騙情況下做出您最後的決定。

德國萊因在歐洲有逾百年的車輛檢測服務與經驗,以獨立第三方檢測驗證單位的角色提供給買賣雙方安全可靠、公正客觀的專業評估,可作為車輛交易的重要參考依據。

德國萊因專業工程師針對車輛的內裝及外觀、底盤、引擎機電與動態測試等160餘項檢測項目進行嚴謹的檢驗與評估。凡是經德國萊因檢驗合格的車輛就可獲得「德國萊因中古車檢測合格標章(TÜV Rheinland Inspected)」供消費者安心選購。 詳情請與台灣德國萊因聯繫 Tel: 02-2516-6040。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

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。

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