台灣網路廣告市場破百億，再登五大媒體成長之冠|數位時代 BusinessNext

台北市網際網路廣告暨媒體經營協會（IAMA）發表最新調查報告，2011年台灣整體網路廣告營收市場規模達到102.15億新台幣左右，較2010年成長19.46%，其中網站廣告部份為63.05億，成長19.66%，佔整體網路廣告市場總額的61.70%；付費關鍵字廣告持續穩定成長15.44%，達到新台幣30.74億，佔整體網路廣告總額的30.01%。社群媒體在各年齡族群經常造訪率皆率居冠，口碑行銷影響力之大，已成為其他媒體重要取材來源，其廣告量有35.06%最高幅度成長率，金額為8.36億，佔整體網路廣告總額的8.20%。

相較於去年IAMA所提出的2011年台灣網路廣告市場預估，與今年的統計結果，實比預估網路整體金額99.66億又增加了2.49億，三種廣告型態類型皆超出預估產值，在台灣總體廣告量微幅成長的狀態下，網路廣告依舊是台灣五大媒體成長之冠，顯示出網路媒體在廣告主投資佔比確實日益提升。再觀察入口網站與垂直網站的兩者成長比例，發現2011年入口網站營收成長率高於總體成長率19.46%達27.64%，顯示入口網站在網站廣告方面依舊是廣告主首選；反觀垂直性網站2011年成長近持平約2%，除了部份網站表示受到了社群口碑的預算轉移之影響，亦有網站的經營型態轉型，或改變其廣告營收模式所致。

協會理事長吳毅弘先生表示，雖全球景氣還不明朗，多數人是處於觀望狀態，網路廣告的成長相同也會伴隨著市場反應，對於成長的預估較於去年保守，但網路行銷的多元性加上影音廣告持續發熱，以及各式精準廣告型態的推出與升級，這個成長還是保持樂觀的期待。

IAMA預測2012年台灣整體網路廣告市場規模預期將可維持2位數的成長，將達到新台幣117.11億元，成長14.64%。今年度台北市網際網路廣告暨媒體經營協會（IAMA）將更名為台北市數位行銷經營協會(DMA)，主要是因應數位潮流，使協會更全面性的協助數位行銷產業的發展。這兩年智慧型手機及平板電腦快速普及的狀態下，行動媒體的發展更是值得關注，上述14.64%的預估成長數字未包含行動廣告，未來在數位媒體的相互激盪下，可預見有更多的行銷可能性出現。

2011台灣網路廣告營收統計及2012年預測營收數/成長率，如下圖：

＜名詞解釋＞

■ 網站廣告(Display Ads)：泛指所有在網站媒體上以曝光CPM計價或點擊CPC計價之各種形式的圖像式網路廣告，包含影音、多媒體廣告。以文字鏈結(Text-link)廣告、電郵廣告，或是專區贊助等頻道廣告均包括在內。

■ 關鍵字廣告(Search Ads)：包含付費搜尋行銷廣告(Paid Search)及內容相關廣告(Content Match)等以點擊(Click)次數為計費基礎的廣告形式。

■ 社群口碑行銷(Social/Buzz Marketing)：包含官方部落格經營、部落格行銷、論壇行銷、社群網站行銷及Facebook粉絲頁經營之各種模式。

【2012數位趨勢高峰論壇】MEGA Marketing:4Cs－大行銷。新面貌
2012年數位關鍵，就在4Cs！
**社群Community．商務Commerce
匯流Convergence．整合Connecting Dots
3/28 與你一起掌握2012數位大趨勢，挖掘數位時代中的新商業智慧！
>>**點我看活動詳情

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。