捕夢網解決中小企業的八大網管問題|數位時代 BusinessNext

數位化的時代，各產業間企業資料放上網路已成趨勢，然而，面對龐大的維運成本則是大喊吃不消，如何選擇最好的方式考驗著業主的智慧，捕夢網指出企業網管所遭遇的八大問題提出雲端主機架構，協助業主克服困境：

一、高可用性不停機 High Available

雲端技術，多層次高可用性，讓業主從網路、伺服器到資料通通不停機。

二、系統快速部屬

捕夢網雲端技術，一次安裝多台也不怕，讓業主的系統部屬一鍵搞定。

三、依需求自訂功能

整台系統是業主專用的，想裝什麼軟體就裝什麼軟體。

四、遠端操控行動網管

雲端技術與捕夢網優質服務讓業主，任何時間(any time)任何地點(any place)任何設備(any device)可以解決您的網管問題。

五、高彈性預算控管

規劃以日計費，用多少算多少(Pay per use)，預算控制好輕鬆！

六、軟硬體成本降低

以超大規模的效應與虛擬化的設計，分散資源，壓低成本，軟硬體的龐大費用讓雲端系統來承擔，業主則可輕鬆享用！

七、更專注核心業務

捕夢網技術研發有十餘年的經驗，專業提供您最有效的服務，想要擁有高可靠度的系統，捕夢網雲端主機是您最佳選擇！

八、共享資訊安全更方便

雲端主機採用高安全規劃，重視安全度，穩健經營，妥善保存企業資料不受駭客入侵，讓企業共享資源更安心！

捕夢網技術密技大公開

為了達到雲端IAAS (Infrastructure As A Service) 的虛擬機器與儲存設備，捕夢網雲端主機規劃可以在多台伺服器之間快速切換系統，也就是當伺服器硬體發生故障時，作業系統可以在不用修改程式或關機的情況下快速切換到另外一台伺服器執行，亦即不影響網站正常運作就可切換一台伺服器運作，

捕夢網雲端主機採用標準雲端架構，其中包含了

一：「網路雙備援(N+1)」：網路採用多家固網以BGP協定連線，網路封包有多個出口，有效減少網路斷線的風險。

二：雲端運算系統：捕夢網雲端運算技術，即建置大量主機與可擴充之網路資料中心的軟體架構技術，加上網際網路平台設定服務，提供「運算即服務」（Compute as a Service, CaaS）的模式，讓企業有效避免了伺服器發生問題或硬體故障發生問題等風險。

三：資料儲存系統：

A.單機陣列，使用SCSI RAID 5避免硬碟故障風險。

B.網路陣列，使用ISCSI RAID 5陣列有效避免整台儲存損毀又可保留容量的擴充性。

從頭到尾，規劃多層次保護架構，任何層面故障的風險都可有效免除。簡言之，各個伺服器都可以取代其他台伺服器執行工作，系統可以動態的切換到負載較輕的伺服器執行，所有硬體故障或是效能不足都不會影響您的作業。此外，網路線路的部份採BGP路由協定與多家固網連接，不必擔心任何一家固網斷線。

企業主的雲端未來

雲端技術日趨成熟，除了技術應用的改變，更需要企業主思考商業模式的改變，未來的趨勢是資料都放在網路上，員工離開電腦，也可透過各種裝置存取，捕夢網雲端運算則成為企業經營的利器。目前，在國外有大多數的企業員工已把大部分個人電腦案存在雲端，也透過雲端執行大部分應用程式，電腦硬碟空間對他們而言幾乎是多餘的，因此也大量節省了硬體成本，企業所需的資源就像需要電力就插上電源般，只要設備能夠連上網就可以使用，因此，企業登上雲端不僅是時代的趨勢，更能提升企業優勢。

關於捕夢網數位科技

捕夢網於民國92年啟動夢想的HTTP，始終堅持魔鬼的細節，先後擁有多項核心專利技術。民國96年向前跨足數位行銷業，交出不俗的成績。於民國98年捕夢網申請成為「第二類電信事業」，現在捕夢網秉持著一貫「服務為本、勇於挑戰」的理念，期望帶領著更多企業走向雲端的新時代，成為業界的標桿。捕夢網自成立以來，業績不僅屢創新高，更已成為台灣最具潛力的主機代管公司之一，展現企業永續發展，服務為本的成果；在未來，這股成長的動力會不斷延續下去。

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。