iFixit出招~iPad3答客問|數位時代 BusinessNext

科技論壇iFixit執行長Kyle Wiens對Apple的產品與市場策略頗有心得，也向來是能準確預測Apple動向的網路名人，他曾在4S推出前夕直指新機將不會支援4G網路，因為4G晶片目前功耗仍過大，也曾成功預言iPad2將比第一代有更大的RAM、使用雙核心晶片，但螢幕規格不會比較好。

iFixit團隊甚至「破解」了Apple為防址消費者恣意拆開iPhone而更換的花瓣螺絲，推出花瓣螺絲專用螺絲起子。

由於iFixit在Apple迷心中有舉足輕重的地位，Wiens自然成為iPad3問世前的明星人物。美國網站CIO.com訪問Wiens，聽聽他對iPad的了解與期待。

iPad3****即將推出，請為我們簡單預測規格。

我認為iPad3將會維持相同尺寸，但螢幕解析度是過去的兩倍，有可能採用Retina視網膜螢幕，也可能會有高階鏡頭。

為此，Apple需要用一顆高階的繪圖處理器，現在iPad2與iPhone用同一顆繪圖處理器，很明顯地，iPad2的大螢幕顯得這顆晶片小孩開大車，表現遜於iPhone太多。

效能部份會有什麼演進嗎？

我認為除非Apple打算推出四核心產品，不然不會有突飛猛進的演進。iPad3會不會使用A6四核心晶片？目前我還沒看到類似的徵兆，不太確定。但我的確希望Apple在兩年內這麼做，今年也不是沒有可能。

聽起來****iPad3****只會有小小的改變？

其實就算Apple把新機種取名為iPad2 HD而非iPad3我也不會意外，我認為Apple現在應該注重價格戰術而非功能戰術－也就是維持500美元的售價。

很多網友在****iFixit****上討論****iPad****修復的問題，您覺得****iPad****應該做得更耐操嗎？

今年最重要的趨勢就是Apple進軍教育出版界，推出iBooks；我擔心的是學童使用非紙本課本將成為令人頭痛的問題，我不知道學校打算怎麼因應，即便有些學校會配Apple產品裡最可靠耐操的Macbook給學童，還是很容易出現小孩把電子產品弄壞的情形吧！我想漸漸地學校也要開始學會怎麼修iPad。

我認為Apple如果希望iBooks策略成功，就應該開放使用者拆開iPad自行更換部分零組件，不論是黏死的玻璃螢幕還是電池。

除了推出新一代****iPad****，您還期待****Apple****今年的其他動作嗎？

可能會是讓iPhone4也能裝Siri吧！據我所知，有許多自行破解在iPhone4上面裝了Siri的使用者並沒有發現太大的問題。我推測Apple至今仍未開放Siri的原因是擔心資料中心不堪負荷，畢竟Apple在雲端運算這塊的紀錄不太突出，還在摸索與進步中。Apple在北卡羅萊納州已有一座資料中心，現正在緊臨處多蓋一座，市場也傳言他們將在奧勒岡蓋第三座。

您認為****iPad****也將搭載****Siri****嗎？

從宏觀的角度來看，Apple向來視野遠大，我聽說他們正積極研發擴增實境的應用；簡單來說，十年後，你能想像人們還在用手機嗎？我們一定會是使用更新更炫的產品，也許根本就會直接內建在眼鏡裡也說不定。

我期待擴增實境擴速發展，但可能還要花個三到四年的時間等待技術成熟；在後賈伯斯的年代中，誰先搶到擴增實境的先機是很重要的。

您覺得有誰有能力把****Apple****擊倒？

老實說，如果我是RIM或Samsung的股東，我最想問的問題（可能有點狂妄）是：要創新研發有這麼難嗎？

我真的不懂為什麼有些公司在這方面會這麼無能。看看Samsung，他們新推出的Galaxy Pad以及CES展中的新機種都還在搭載Android 2.3，但是Samsung不僅老早就承諾升級至4.0，還剛宣佈Galaxy S將不能升級。

站在消費者的角度，我怎麼會要用一支被強迫不能升級的手機呢？我想Apple現階段的競爭者們都低估了既有用戶對功能不斷升級更新的急迫需求，以及這和品牌忠誠度間的關連。

出自PCWorld

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。