Gartner~2012年全球平板媒體銷售量約可達1.19億台|數位時代 BusinessNext

國際研究暨顧問機構Gartner預估，2012年全球平板媒體（media tablet）的終端銷售量可望達到1億1,890萬台，較2011年的6千萬台勁揚98%。

蘋果的iOS在平板媒體作業系統市場仍具優勢地位，預期2012年可占全球平板媒體終端銷售量的61.4%（參見表一）。儘管微軟系統的平板裝置面市，在Gartner的預測期間，蘋果仍會維持領先地位。

Gartner研究總監Carolina Milanesi表示，「儘管PC和手機業者競相推出產品以求在平板媒體市場佔有一席之地，然而，在蘋果的iPad之外，我們僅發現少數成功的例子。由於廠商努力採取售價的競爭策略，並力求硬體或生態系統（ecosystem）的差異化，卻累積了庫存，全球僅有6千萬台平板媒體實際賣到消費者手中。雖然新款iPad的推出改變了產品競爭條件，但上述情況在2012年初期仍未見改善。」

Milanesi進一步表示，「今年非蘋果陣營都在等待蘋果會推出什麼樣的新機款，無論在美國消費性電子展（CES）或是世界行動通訊大會（MWC）中，僅有少數廠商宣布推出新款平板媒體。許多廠商亦等待Windows 8推出後，將嘗試以雙平台的方式進入市場，希望藉微軟的品牌光環，增加他們在商用及消費市場的市占率。」

表一、全球平板媒體作業系統終端銷售量（單位：千台）

作業系統	2011	2012	2013	2016
iOS	39,998	72,988	99,553	169,652
Android	17,292	37,878	61,684	137,657
Microsoft		4,863	14,547	43,648
QNX	807	2,643	6,036	17,836
其它	1,919	510	637	464
總計	60,017	118,883	182,457	369,258

資料來源：Gartner（2012年4月）

今年微軟平板預估將占全球平板媒體銷售的4.1%，預期在2016年年底成長至11.8%。Windows 8是微軟進軍平板媒體市場所採用的作業系統。

Milanesi表示，「IT部門將Windows 8視為企業部署平板的好機會，係因其作業系統乃為企業所熟悉，且裝置也是由許多企業原本就熟悉的供應商所提供。這意味著Windows 8不僅對於消費者有強勁的吸引力，對於企業更能提供強大的IT 供應商支援環境。」

Gartner 分析師表示，到2015年，商務市場約將占平板媒體銷售比重的35%。但此銷售數字並未明確指出為企業採購。越來越多消費者將在工作場合中使用個人的平板電腦，Gartner預期企業將讓平板成為員工購買自有設備（buy your own device）之方案中的一部分。

Milanesi表示，「此舉將衝擊到部分鎖定企業平板市場的廠商，使消費者對於此類商品興趣降低。這種情形就好像RIM必須要面臨智慧型手機市場。但不同的是，平板一開始鎖定的客群便是一般的消費者，而非企業用戶，且消費者已依賴由app及服務等所形成的生態系統來管理工作上的事務。若平板是由企業的IT部門所負責部署的話，我們相信Windows 8等作業系統未來將享有優勢，但前提是要平板產品亦能兼顧使用者所需的易用性。」

2012年Android平板銷售在可望占整體平板媒體銷售的31.9%。Gartner分析師表示，Android平板的主要問題在於缺乏可運用於平板的應用程式以及充分運用其能力。Gartner的消費者調查結果顯示，消費者安裝許多不同的app在他們的手機以及平板上。

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。