【未來對談(下)】行政院政務委員張善政×凱擘大寬頻董事長鄭俊卿~讓產業自然匯流,就是內容出頭的時候
【未來對談(下)】行政院政務委員張善政×凱擘大寬頻董事長鄭俊卿~讓產業自然匯流,就是內容出頭的時候

Q:凱擘算是在這波趨勢中相當積極的業者,你們思考未來的產業角色是什麼?

鄭:如果把台灣大哥大也算進關係企業,那我們可以做到前面四個:網路、平台、終端設備,還有內容,都已經在做,就剩下產業匯流要等待法規鬆綁。像台哥大跟凱擘就因為黨政軍條款不能結合和跨業經營,目前有些障礙。但看起來政府開始有意要鬆綁,NCC也有類似看法,這會正面鼓勵業者放手去做。

社會學者會質疑壟斷問題,當然也要兼顧公平正義和消費者權益,但我覺得可以比照國外用不對稱管制,業者也願意接受社會公評,接受政府更多監督和限制。像中華電信市占率大,政府就會對它的資費嚴加控管。以台灣的社會氛圍很難被壟斷,媒體已經到了社群媒體的時代,政府也很難控管。

明年可見的規劃是第二季就會推出平板電腦的綁約專案,使用者下載一個App,外出是平板,回家就變電視遙控器。未來家庭用的科技應用會越多,時間一到自然有人會創造更多應用,我們的角色是提供基礎網路環境。包括文創產業、很多年輕人小本經營的應用,我們可以提供他一個平台去販售,利潤拆分,年輕人靠想像力也能有自己的一片天。

Q:數位匯流的基礎在於網路環境,但近來台灣網路基礎建設的狀況令不少人不滿,政策未來會怎麼走?

張:台灣4G已經準備明年釋照了,但釋照以後還有很多布署的工作,現在政府沒有要求嚴格4G,3.9G也是可以的。但3G上網的問題要想辦法在4G時代解決,現在基地台屢屢被抗爭,大家都希望收訊好,但不希望附近有基地台,這很矛盾。

老實說過去幾年台灣的基礎建設是有點慢下來,但馬總統已經開支票,明年底100M就要遍布台灣,只要想要就可以有。再上一層的問題就是大家比較質疑的網路互連問題(IP Peering),NCC已經開始下功夫了,要讓三大電信網路互連免費,當然中華電信有很大的顧慮,但NCC可以放手去做做看。

網路互連總有一天會漸漸開放,很多小的內容業者告訴我,架網站的網路互連費用是他們的一大成本,這的確是一個問題。我甚至認為網路互連比最後一哩(Last Mile)更重要,因為最後一哩是靠挖馬路在賺錢,那不是我們要鼓勵的事情。但大家還是想搶最後一哩,因為可以鞏固加值服務。如果把網路互連放寬,大家都能賣加值服務,而不會多一層成本,有公平的競爭關係。

發展本土內容產業要有配套措施,我們正在構思一個官方平台,還沒取名字,主要目的是讓新內容可上架,不會被平台業者限制,只要不違法、色情的內容,都可以上官方的平台。政府會在有線電視、MOD、YouTube都成立頻道,有內容的人就不用擔心上架問題,藉以扶植新的影音內容,但詳細內容還在規劃。

另外,也促使文化部去補助一些節目,但最終還是要教人家釣魚而不是給他吃魚。只有補助,產業鏈會起來嗎?如果產業鏈沒有起來,那台灣的內容產業永遠都沒辦法翻身。

原文刊於數位時代雜誌2012年12月號

 

[未來對談]行政院政務委員張善政×凱擘大寬頻董事長鄭俊卿(上):讓產業自然匯流,就是內容出頭的時候

[未來對談]行政院政務委員張善政×凱擘大寬頻董事長鄭俊卿(中):讓產業自然匯流,就是內容出頭的時候

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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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