智慧供應鏈，重塑企業獲利力|數位時代 BusinessNext

台灣聞名全球的科技製造業，近年來受到國際市場嚴苛的考驗：品牌大廠庫存失準時有所聞，ODM/OEM毛利持續下探，獲利與營收不成正比。過去二十年台灣靠著彈性供應鏈管理與產業群聚效益打造了科技之島的美名，但在全球化競爭中是否還能保有優勢？

國內產業架構以水平整合的聚落為主，好處是彈性大、選擇多。以筆電為例，順著中山高往南走，從台北到新竹就可以買齊所有零組件。供應鏈有變動，一個小時內就可以召集相關廠商找到解決之道，這是台灣獨有的機動性。

聚落式供應鏈，無法支撐台商全球布局？

然而當國內企業開始布局全球，以往的聚落優勢將難以持續。過去產業處於成長期，供應鏈管理問題會被獲利所掩蓋。然而從2008年開始，全球消費需求降低，營收與獲利都受到嚴重考驗，供應鏈的問題也浮上檯面：

一、產品週期縮短：顧客喜好瞬息萬變，產品推陳出新頻率越來越高。若未能精準預測需求、掌握銷售進度，極可能會造成損失。

二、少量多樣生產：客製化、個性化的產品需求高，供應鏈管理的複雜度也倍增。預測失準不僅讓成本增加，也可能造成呆料損失。

三、產業生態改變：智慧型手機讓國際電信巨人NOKIA黯淡無光，平板電腦令小筆電風光盡失。破壞式創新的產品隨時可能衝擊市場！

四、可視性不足：供應鏈中存在許多提升價值、降低成本的可能性，唯有提高供應鏈可視性(visibility)，才能創造優化價值。

面對這些挑戰，供應鏈需要轉型升級，朝向「提高能見度」與「增加反應速度」，以利做出正確的供應鏈決策。

提高能見度，從需求預測做起

企業幾乎都已建立了ERP，然而ERP是否足以讓決策展掌握供應鏈全貌？尤其在供應鏈全球化之後，每日營運所蒐集的資料極大，但是能夠有效擷取、管理、分析與優化的比例反而變小了。

能見度提升不僅限於庫存與運況，還要加入「需求能見度」的管理能力。需求是整個供應鏈的源頭，若能透過滾動式的銷售預測來提升需求能見度，供應鏈運作就越有效率，許多績效不彰的問題也會迎刃而解。

以某3C品牌大廠為例，其主要銷售對象為全球各地的通路商，為了提升供應鏈效率、降低庫存，該品牌正在建立一套能夠結合市場行銷資料、歷史數據與通路商資訊的滾動銷售分析系統，與供應鏈管理平台進行整合，以精準的需求預測為起點，將整條供應鏈優化校準、提升效率。

提升反應力，每個決定都有效益

商業環境競爭激烈，造成整條供應鏈的時間都被壓縮，企業常要在有限時間內做出關鍵決定：這筆單，接還是不接？怎麼排程，對公司最有效益？

一般來說，企業接到訂單需求後，要經過內部資料計算、供應商與產能確認，關關核可後才能給客戶回覆，平均費時五天。但許多訂單或變動需求要求短時間內答覆，若未能仔細評估，硬著頭皮接下後才發現這筆訂單根本無法帶來利潤，反而排擠其他有利潤的訂單，豈不是徒呼負負？

在智慧供應鏈的管理平台上，這些可行性評估、多情境模擬的運算僅需數分鐘即可完成，可立即算出供應鏈變動帶來的效益與衝擊，以利決策者做出最有效益的決定。回覆客戶的時程從五天縮短到兩天內，不僅客戶滿意度提高，也增加了回應商機的速度與效率。

國內光電大廠導入智慧供應鏈解決方案後，大幅減少了供應鏈效率低落帶來浪費，其投資報酬率竟高達1000%！

智慧供應鏈，為產業加分

從產業角度來看，供應鏈管理好比「甩鞭子」：一個客戶端的小變動，就會從訂單、排程、產線、零件、下游廠商產生環環相扣的衝擊效應。最前端的組裝廠、品牌廠銷售預測與供應鏈管理若能更為精準，將能正面提升整體產業的獲利能力與運籌效率。打造智慧供應鏈，將是台灣科技製造業提升價值、降低成本的必經之路。

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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。