IDEAS Show網路論壇~大中華網路市場不存在,理解兩岸差異才是關鍵
IDEAS Show網路論壇~大中華網路市場不存在,理解兩岸差異才是關鍵
2011.07.28 | 技能

一年一度的「2011 IDEAS Show」在27日落幕,當天重頭戲除了多家新創團隊精采六分鐘Demo外,還特地舉辦網路高峰論壇,主題為「The Next Web網路新趨勢」,從與談人的精采分享中激盪出未來網路發展趨勢。 

論壇主持人痞客邦執行董事陳正然首先在引言中,剖析網路的發展轉變。從1993年出現第一個中文網站後,網路做為傳播革命的角色不變,但在不同階段,主旋律卻在轉變。他舉例,早期資訊蒐集困難,所以做為訊息集散地的portal(入口網站)興起,中期內容取得變得更加容易,於是大家開始思考platform(平台)的商機,後期則受到交易需求的影響,而有marketplace(市場)的出現。 

不過若以連結角度來看,網路做為連結關係的角色不變,只是連結的主角改變了。以前是連結一台台的PC裝置,那時網路就像一個大電腦一樣,後來轉變為連結個人,而有社群出現,未來則是連結所有東西,套句中國的說法就是「物聯網」。 

陳正然表示,如果網路作為傳播和連結的角度都沒有改變的話,未來社群就變得很重要。因為把一群人湊在一起,很多行為就會開始轉變,像是以前網路購物是個人行為,但當一群人一起買一樣東西的時候,團購的概念就應運而生。 

若從裝置上來看,以前使用PC,後來移動需求發生,開始出現筆電,現在則是強調隨時不離身,而有了手機等行動裝置。但陳正然認為,因為終端裝置改變而驅動使用者經驗和行為的不同,才是關鍵,現在的使用行為就從type變成drag和tap。 

陳正然認為,未來最重要的轉變是數位匯流的興起,電視、電腦、手機這些過去在不同生活場域中應用的裝置,紛紛可以跨界使用,進而影響傳輸方式和加值服務。陳正然引用數據指出,用電腦瀏覽器上網的網路使用量,已經減少30%,整個產業的面貌正在改變,未來創業者在思考任何服務和產品時,「跨界」和「跨域」將是最重要的兩個成功因素。 

對網路創業者來說,不僅要考量服務內容為何,就連市場差異性也要一併納入。成長快速的中國市場是不得不提的廣大市場之一,台灣在同文同種的發展條件下,究竟未來網路圈會不會出現「大中華市場」這樣的概念? 

北京創業邦暨DEMO China負責人南立新認為,在PC時代因為硬體一樣,所以使用經驗相通,但在網路時代,地域差異性卻非常大。她認為,亞洲大約可分為兩個大市場,一個是台灣、新加坡、香港,這三個地方國際化程度高,國際大公司如Google、Yahoo、Facebook等,幾乎都能取得成功。 

另一個市場則是中國。在中國網路因為具有媒體屬性,政府會給予管制,所以海外公司很難進入,這讓中國本土公司有發展空間,所以不管在入口、社交、EC、行動等領域上,都發展出不一樣的中國特色。 

南立新表示,兩岸相比,台灣會早中國半年與國際接軌,這是台灣的優勢。但台灣團隊若要進入中國市場,她強烈建議,在發想階段就直接到當地蹲點,因為兩岸使用習慣差異太大,有些團隊打算先在台灣運行一段時間後,再進入中國市場,但累積的經驗不見得有用,所以不如直接在當地設點,實際觀察使用者的習慣差異。另外,中國資金充沛,直接與中國資本合作也是很好的方式。 

CyberAgent Ventures上海總經理張青淳也贊同南立新的觀點,因為兩岸網友使用習慣差異太大,所以完全沒有大中華市場的存在,台灣受歡迎的服務在中國幾乎都無法複製,在台灣若不是做到No one或only one的程度,進入中國半年就會打道回府。他觀察,中國的網路年齡大約在15-18歲,不敢用信用卡、喜歡大家玩在一起的服務,台灣團隊至少要在當地生活四到五年才能理解。 

張青淳以自家公司投資亞洲各地市場的經驗指出,中國資金充足,對新創團隊來說融資容易,就算創業計畫還在紙本階段,即使是小案子也能拿到幾百萬美元。相反地,台灣創投融資門檻高,產品沒有做到一定程度,無法說服投資者投資,所以他建議團隊要用倒算錢包的方式,好好盤點手上還有多少剩餘資金。對於其他新興市場,他則看好越南和印尼,因為這兩地網路都處於剛起步階段。 

聖洋科技執行長邱繼弘則透露,在世足賽期間,基於好玩,公司做了一個章魚哥保羅的Facebook預測遊戲,雖然團隊並沒有認真經營,沒想到卻在泰國造成風潮,一個月將近百萬人使用。他從這個例子觀察,創業團隊利用Facebook的力量是個不錯方式,因為Facebook是一個跨國性的大平台,能讓服務快速被很多人看到。

 

 

關鍵字: #創投 #創新創業
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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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