【觀點】日本電信業在震災後的措施|數位時代 BusinessNext

日本在3月11日發生規模9.0的強震，加上海嘯的襲擊與潛伏的核能危機，許多人被迫離開家園甚至與親人失聯。作為緊急時最重要的發佈方式之一：「電信系統」，日本的電信通訊曾經一度面臨及大的負荷，但是請看看這一連串的新聞發佈記錄， NTT 的全力搶修在當天就讓重災區外周圍的縣市恢復通訊，隔日就讓重災區的企業用回線部分恢復，災後兩日（3/13）重災區的中心地點部分尚未修復外、部份電話通訊已經回復，並且於當日主動發佈料金減免等措施。

很汗顏的是，這篇報導把震後依然大多完好並恢復迅速的網路通訊系統拿來跟台灣比，就算在921地震發生超過11年之後的今天，我依然無法有信心去反駁這篇報導。很快整理日本電信業者在震災後的部分措施，供作參考。

1. 災害留言板-語音

主要由NTT提供的語音留言服務，使用方式有點像是語音信箱，只要撥打「171」加上自己的電話再選擇要留言還是要聽取就可以，對於失散無法互相聯絡者是相當貼心的服務，當然是免費使用。台灣也有類似的服務，是撥打1991之後採取一樣的方式留言及聽取，不過要收費，不知道手機採用儲值卡的人萬一錢不夠用要怎麼辦喔。

2. 災害留言板-文字

每一電信業者（包含E-MOBILE及Willcom）都有自己的災害揭示版，因為日本用手機來收發email以及上網及為普遍，正常的使用狀況下一個人的主要使用手機只會有一個，所以無論是強制或是業者自願，從每家業者都有提供留言板服務來看，日本人重視人命的體現果然比很多國家來的積極。

SoftBank 更是恐怖的在3/12就上線一個 iPhone 專用的災害留言板 App（也給蘋果 AppStore的審核工作人員拍拍手），效率之好、員工之積極令人折服。

3. 料金減免及帳單延期

每一家電信業者都有提供相關服務，例如NTT及SoftBank及KDDI等等皆主動提供相關的減免及延期措施，而且上述這三家全部都在一天之內就提出，詳細方案的公布也隨之迅速上線。因為已經拿到帳單的也不知道要去哪繳、出帳的帳單也寄不到、通訊不能的那幾天也不能收錢，雖不能說是天經地義，卻是理所當然。

4. 賑災資金募集

日本電信業者提供的義援金募集在災後兩天就上線，從KDDI的募集說明猜想應該是為了符合付費API的使用規則，募集資金的方式就是請用戶買待機畫面來扣款，然後將「所有」收到的款項轉捐出去，不會扣東扣西。台灣也有簡訊捐款，不過通常會先扣除「相關」成本之後才捐出，如果是採取實收的金額捐助，款項從用戶捐出的動作開始到進受捐助帳戶最長可能需要經過一輪帳單週期的時間。簡訊捐款是相當方便的捐款方式，作為平時募集之用相當合適，作為緊急捐輸之用時，如果電信業者可以明白的載明收款及捐款方式及時間、款者也可接受，就可以參考。

5. 簡訊及及email（尤其指手機）通信免費

SoftBank用戶在災後一週內，無論從國內或是國外傳送簡訊給SoftBank在日本國內的用戶一律免費，email（尤其指手機）通信也全部免費。

另外，美國的電信業者 AT&T、T-MOBILE以及Spring 也提供給所有從美國境內到日本境內的簡訊及通話服務免費的措施，直到3月底為止。

6. 災區WiFi免費開放使用

7. 自主性節電

SoftBank營業店鋪關閉廣告招牌燈、不開暖氣，配合節電措施。

8. 免費泡麵送災區

SoftBank社長送了15000份白戶軒的泡麵到災區去，雖然在斷水、斷電、斷瓦斯的狀態下熱水的取得本身就是問題，「總比什麼都不做好」（摘自上述連結之內文）。

9. 提供災區大量手機充電器

SoftBank也送了大量的手機充電器到災區，只因為社長的推友發訊給他，因為避難之故在市公所避難的災民每人手機只能充電15分鐘，希望SoftBank支援充電器。有人知道該訊息之後，決定改用SoftBank的服務。

任何心是肉做的人都不願意看到這樣慘烈的事情發生，只是發生了之後，我們能學到什麼？除了將心比心之外，自省、自省、再改進才能無愧的面對不確定的未來。

出自Inside部落格

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。