HTC執行長周永明~今年70%的平板電腦會賣不好
HTC執行長周永明~今年70%的平板電腦會賣不好
2011.02.18 | 科技

日前在MWC 2011電信展中發表整合Facebook應用的Chacha及Salsa等五款新手機的HTC,在巴塞隆納時間2/16日晚間,榮獲GSMA所舉辦的全球行動獎中,擊敗蘋果,榮獲通訊產業最高殊榮的「2011年最佳手機公司」大獎。「這是台灣人的榮耀!」HTC執行長周永明略為激動地表示,如果將該獎項對比為電影界的奧斯卡,HTC這次算是拿到了「最佳影片」的獎項,這是全體努力的結果,比去年以Hero拿到最佳手機產品獎,更令人開心。他說,能夠從一個默默無聞的公司,變成具有全球知名度的公司,是員工、供應商及消費者共同努力的結果,而全面投入品牌的經營,更是讓HTC走得更穩的關鍵。

除了在品牌經營上投入相當大的工夫外,過去一年HTC管理階層也做了不少調整,包括去年一月份找來原任職於索尼易利信的資深副總裁Matthew Costello擔任副總裁,之後又邀來曾任職新光金融控股股份有限公司的容覺生出任財務長,今年一月則是宣布由曾任職於LG、Motorola與Nokia的任偉光,擔任宏達通訊中國區總裁一職,掌管所有HTC在中國地區之業務、行銷與營運等相關業務。

人事就定位,再加上正式投入平板電腦,HTC進入新的里程碑,HTC接下來的發展方向如何?對於產業變化有何觀察?執行長周永明在獲獎隔天,特別與媒體餐敘,分享他的觀察,以下是訪問紀要:

Q:可否先談談得獎心情?

A:當然是很開心,不過這個獎對內部激勵更大,特別是在頒獎典禮上,主持人在唸入圍名單時,居然還沒揭曉就在台上直說希望是我們得獎,那種大家對你有所期待的感覺,真的是以前沒想過。照大會的說法,得獎的原因是,我們可以從一個默默無聞的公司走到今天,真的是不容易。

Q:最近大家都很關心微軟與諾基亞的合作,你怎麼看這事?

A:我們應該是全世界做Windows手機最有經驗的公司,從這個角度,諾基亞的加入,對於整個生態鍊(Eco-system)是相當有幫助的,我也相信他們都是做他該做的事,只不過策略對,不代表後面就會對,接下來的執行力、整合力都是問題,我覺得他們處理內部整合,才是最重要的事。

Q:相對於其他業者在CES上大舉推出,而且多數都是以Android為平台,你怎麼看接下來的競爭?

A:我想時間不是問題,而是能否做出區隔性,就我來看,科技產業現在有點趕流行的味道,因為別人做了,所以我也要趕著出來,沒有去思考消費者用起來是否有愉快的經驗,所以我也很擔心,這樣會壞了消費者的胃口,因為區隔性不大,在我看來,今年大概會有70%平板電腦會賣不好,因為消費者不曉得要拿來做什麼。

Q:HTC也加入平板戰場,你自己覺得HTC的特色是什麼?

A:平板最重要的特色還是「行動力(Mobility)」,就是讓人可以隨身處理工作需求,還有一種for fun 的娛樂感,所以我們在這次平板產品中,我們關心的是整體經驗是否完整,也就是Holistic的整體性。其中,還蠻強調筆記的功能。舉例來說,當你打開平板的筆記本功能,它就會跟你的相機及錄音功能整合,甚至,當你行事曆上寫著這個時段要開會,你所記錄的資料,就會變成行事曆中的一個文件內容。

 Q:所以這也是HTC投資影音串流公司Shaffron跟遊戲公司OnLive的原因?

A:我們投資這些公司不完全是因為服務,也有技術端的考量,就像我前面說的,消費者是要整合的經驗,所以必須把服務跟硬體產品做很好的整合,透過投資,可以讓整合更密切。所以我們的這些投資案,就像男女交往一樣,總是要先約會,所以我們都是先小規模合作,確定彼此的文化價值可以取得共識才走在一起。

Q:你在今年大會上,曾參加一場論壇,談到App的發展,你覺得目前產業狀況如何?台灣的機會是什麼?

A:應用程式App還在發展很初期的階段,目前還有三大挑戰,第一是那麼多的App,怎麼讓消費者發現?再來是目前的App都是很單一的功能,並沒有跟手機端做最佳化,所以使用者的經驗是零碎的,再來就是有些App開發時考慮不夠嚴謹,反而造成頻寬很大的負擔,這三個問題,很難由一家公司來主導,所以還調大家一起推動,進展才會快。對於台灣的開發者,我也想提醒,不要只看到單一的App,而是去深層思考「行動化」的需求到底有什麼。

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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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