iPad深水炸彈，威力撼動台韓中|數位時代 BusinessNext

儘管Apple iPad公開亮相後媒體褒貶不一，但巨大無形的殺氣卻已籠罩台灣小筆電和電子書業界，進而撼動台灣在PC產業的領先地位。拓墣產業研究所所長陳清文表示，iPad採取「中等規格」和「軟（體）實力」的策略，單挑台灣ICT（資訊通訊）產業「純硬體規格」掛帥的思維，赤裸裸地暴露出台灣ICT產業「創新性不足」、「硬體毛利低於民生品」、「軟體與服務毫無競爭力」、「整合設計未能登頂」、「品牌行銷未打動民心」及「大陸市場無形抵制」等六大致命傷。連韓國媒體都認為iPad已對韓國ICT產業構成威脅，但台灣業界毫無憂患意識，政府也未提出國家行動戰略以及早脫困，陳清文憂心台灣ICT產業就像在溫水裡蒸煮的青蛙，「安樂死」的惡夢正步步逼近！

iPad狙擊小筆電台灣ICT豈能偏安

陳清文認為iPad其實並不完美，Apple試圖打造的全新使用情境，能否通過消費者嚴格的考驗仍有待觀察，若未能與iPod Touch或iPhone作出區隔，對Apple的殺傷力反而更大。其次，iPad企圖整合小筆電、電子書、MP4和PND四大功能，假使整合成功威力有如金剛合體，整合失敗則淪為四不像。同時iPad試著在NB和智慧手機之間，開闢屬於「非必需品」的第三市場，也讓Apple短期間很難單靠著iPad吃香喝辣。不過，iPad所隱藏的革命性思維，在於揚棄PC對於高規格硬（體）實力的迷思，而從消費品的中規格軟實力出發，後勁十分驚人。

曾有中國大陸媒體指出：「iPad狙擊小筆電，成PC廠商心頭刺，不致命但慢慢虛耗！」韓國媒體也認為，Apple推出平板電腦早已不是秘密，韓國企業卻無動於衷，只希望複製以往跟隨外國企業腳步賺錢的安全模式；然而在當前軟硬體與內容相結合的快速變動新時代，韓國IT產業恐將成為落後者。陳清文質疑，中韓都已針對iPad發出警訊，「偏安」絕不該是台灣ICT業者的唯一選項，也不應將各方對iPad的質疑討論作為避風港，而輕忽iPad的革命性衝擊！

整合軟硬體台灣仍有第二春

陳清文認為，iPad會先在彩色電子書與高畫質影片等新媒體市場引爆熱潮，再對小筆電市場蠶食鯨吞，慢慢侵蝕台灣廠商的地盤，接著低價山寨iPad也會開始爭食覬覦許久的山寨小筆電市場。除鴻海等代工大廠有機會坐享其成外，台灣電腦系統廠商都難逃這場iPad風暴！陳清文引述宏碁董事長王振堂的名言：「一次只要專精做好一件最重要的事！」他認為現在台灣需要集中智慧整合軟硬體，發揮台灣多年積累的優勢，率先做好iPad第二代或精進版，好整以暇地準備全球競爭強手的挑戰。

雖然iPad只是一個小小的產品，卻也是一面照出台灣ICT產業原形的大鏡子，進而讓人看清台灣產業政策的僵硬思維與老舊架構。陳清文指出，台灣部分民意闡越經濟專業，立法院更綁架了兩岸重大產業政策議題，讓DRAM再造、開放陸資與面板西進等重大議題處處受制。再看看兩岸產業搭橋計劃，沒人敢承諾具體合作事項，形成純粹拜會與事務性交流，嚴重背離領導廠商的戰略布局。

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。