【Meet創業之星】個人雲端儲存嵌入系統-昱菱科技
【Meet創業之星】個人雲端儲存嵌入系統-昱菱科技
2012.04.20 | 創業

你是否發生過,當在公司處理到一半的文件,將資料儲存在硬碟,打算回家繼續完成時卻忘記把最新的資料複製回來,造成極大的不便。但現在,只要一組帳密,就能登入你的「個人雲端」管理資料庫,將所有最新的資料都放在雲端儲存,成為你個人的雲端硬碟。

圖左為總經理邱建樺William、右為產品經理簡伯翰Michael。

昱菱科技 看到雲端的發展趨勢,開發家庭與中小企業的網路儲存設備 NAS( Network Attached Storage)中的嵌入式軟體,即業界通稱的私有雲或個人雲端系統,讓你無論身在何處,只要透過網頁或App等應用程式登入後,不論是個人電腦、平板電腦、手機等裝置,只要連線到家中的NAS就能快速抓取資料,還能隨選隨播。另外,若出門旅遊在車上覺得無聊時,透過瀏覽器遠端連線NAS,就能看到所儲存的數位內容,不用再被隨身裝置限制儲存空間。

昱菱科技在資本額500萬的規模下,目前已損益兩平,今年可開始獲利,預計營業額可達800至1000萬。目前主要的客戶群為台灣的硬體伺服器製造商和硬碟外接盒廠商,如技嘉科技、銘異科技、致伸科技、耀程科技等,另外也有整合NAS功能的多媒體播放器華碩O!Play系列,將產品線切入數位家庭中的多媒體整合中心。

創辦人邱建樺曾在前一家公司專門研發NAS相關技術,後來獨立部門出來成立公司。他表示,個人雲端儲存系統NAS與目前熱門的雲端儲存工具Dropbox不同的是,Dropbox雖然提供簡易好用的方式讓使用者能在任何地方存取個人資料,但相對的需負擔購買網路空間的費用。此外,因Dropbox屬於公有雲性質,個人隱私安全性堪慮,因此團隊專注研發NAS私有雲領域上,將資料存放在家中的雲端系統,打造使用者一個安全的環境。

昱菱科技致力開發嵌入式系統軟體,目前市場上大多數的消費性NAS產品,其軟體來源都來自於國外廠商,但硬體製造的部分大多數是由台灣製造。由於NAS是一種軟體複雜度相當高的產品類型,且嵌入式系統門檻高,昱菱科技便計畫從軟體出發,繼而走向軟硬體整合與開發商的角色。共同創辦人同時也是邱建樺的同學簡伯翰說:「雖然台灣的硬體表現出色,在全球具有舉足輕重的地位,但我們認為,軟體才是雲端的靈魂。」

未來,在3C科技的與時俱進之下,昱菱科技也積極發揮許多想法的可能。除了接下來持續研發手機App,讓使用者能夠更容易透過手機或平板電腦讀取NAS個人雲端中的數位內容,並且增加網路連結的易用性。未來也計畫拓展周邊產品,如無線硬碟、居家監控系統,以嵌入式軟體開發為主要商業模式。

Q. **** 公有雲和私有雲互相不會被取代,各自的功能導向不同,未來有機會整合,不過還需要一段時間,至少會是抓到一個平衡點為主。

Q. **** 目前現況是,台灣硬體廠商不容易看見軟體價值,只要覺得價格太貴就不想做了。軟體開發雖耗時,但之後量產,量一大,利潤就出現。反觀硬體不同的是,生產線做多少是多少,都是固定成本,且純代工的毛利極低。可以參考國外例子,像美國重視軟體人才,鼓勵創新與研發,因此許多科技公司因軟體的利潤而賺錢,因為使用者看重的是內容。舉例來說,假設iPhone手機做的很棒,但沒有任何手機App軟體,也不能下載,你還會想用嗎?台灣的環境目前還是著重硬體產業之發展,未能善用軟體而提升價值,非常可惜。

團隊 Team 邱建樺/創辦人暨總經理,簡伯翰/共同創辦人暨策略行銷協理、蔡宏彬/共同創辦人暨技術研發協理,技術團隊約10人。

公司服務 Project 為嵌入式系統軟體開發公司,主要產品為適用於家庭與中小企業的網路儲存設備 (NAS, Network Attached Storage),即業界通稱的私有雲或個人雲端系統。其功能包括檔案伺服器、多媒體伺服器、帳戶管理、資料備援與磁碟陣列等。

成立時間 Founded Time **** 2009年8月

主要用戶 user **** B2B,主要是台灣的硬體伺服器製造商和硬碟外接盒廠商。

商業模式 Business Model 1. 權利金:根據客戶的NAS產品出貨量收取權利金,為公司主要收入來源 2. 開發費用:根據客戶之客制化特殊功能需求,評估所需內部資源後收取適當之開發費用。

網址 **** www.idealbt.com

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HitoApp* **** 萬人評測大隊】募集iOS* **** ** Android App 費盡心思開發出來的App,要如何不被淹沒、清楚被看見?HitoApp是你不忽略的管道! 詳見 活動網頁

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關鍵字: #Meet創業之星
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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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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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