Akamai發佈2013年第一季網際網路現狀報告,香港連線速度最快
Akamai發佈2013年第一季網際網路現狀報告,香港連線速度最快

全球雲端優化服務供應商Akamai Technologies (NASDAQ: AKAM) 今天發佈《2013年第一季網際網路現狀報告》,基於從Akamai智慧型平台(Akamai Intelligent Platform™)上收集到的資料,提出對全球關鍵統計資料的深入分析,其中包括網路連線速度、攻擊流量、網路連線性和可用性等。

「2013年第一季網際網路現狀報告」包括了針對電子商務網站「帳戶偵查」攻擊的最新觀察結果,以及重要事件如委內瑞拉總統烏戈·查維茲 (Hugo Chavez) 身故、新教宗任命和海底電纜中斷對Akamai流量所造成的影響。報告亦觀察到各種經Akamai IO網路類別的行動瀏覽器使用情況。

「2013年第一季網際網路現狀報告」重點:

全球網際網路滲透率

2013年第一季,超過7.33億個來自243個國家或地區的IPv4位址連接到Akamai智慧型平台(Akamai Intelligent Platform),比2012年第四季增加了3.1%,並比2012年同期增加了10%。由於一個IP位址可代表多個用戶(如使用者通過防火牆或代理伺服器網路),Akamai估計,第一季連接至其平台的個人網路使用者總數遠超過10億人。

第一季連接至Akamai智慧型平台的前十個地區中,德國呈現最低季度增長幅度(0.7%),中國則是最大季度增長(5.3%)。所有連接至Akamai智慧型平台的國家中,將近75%的獨立IP位址呈現季度增長。

同時,全球獨立IP位址連接至Akamai的年度增長率為10%,較2012年同期成長了超過7,300萬個。在前十個地區中,美國的年度增長率為1%,而呈現雙位數成長的國家則包括英國(11%)、俄羅斯(15%)、義大利(20%)、中國(20%)及巴西(38%)。全球將近75%的國家或地區的獨立IP位址的數量比去年同期均有所增加。

攻擊流量和最易遭受攻擊的目標埠

Akamai在網際網路部署了許多代理程式以監控攻擊流量。根據這些代理程式收集的資料,Akamai能夠識別攻擊流量最頻繁的國家,以及被攻擊最多的目標埠。值得注意的是,由原IP位址識別的攻擊來源可能並不能體現攻擊者所居住的國家。例如,一個在美國的人可能發起來自世界任何地方被入侵系統的攻擊。

Akamai在2013年第一季觀察來自177個國家或地區的攻擊流量,與2012年第四季相同。中國仍然是Akamai觀察到的最大攻擊流量來源佔34%,但較上季的41%低。來自印尼的攻擊流量以21%居第二位,較上季的0.7%高。美國的攻擊流量則由上季10%降至8.3%,位居第三。

本季最多攻擊流量來源的前十個國家或地區佔總攻擊流量超過80%的比例。來自中國及印尼的攻擊流量佔總攻擊流量則超過50%。

Port 445(Microsoft-DS)遭受23%的攻擊流量,繼續成為第一季度最熱門的攻擊目標。Port 80(WWW HTTP) 則以14%佔據第二位,其攻擊流量主要來自印尼。

對分散式阻斷服務(DDoS)的攻擊觀察結果

由2012年第四季起,本報告加入了由Akamai客戶報告而得的DDoS攻擊分析資料。Akamai客戶報告指出,2013年第一季有208個DDoS攻擊,稍高於上季的200個攻擊。在所有的攻擊之中,35%針對企業;32%針對商貿業;22%針對媒體公司;7%針對高科技業;及4%針對公共領域機構。本季報告觀察到的攻擊來自154個獨立機構。

「帳戶偵查」攻擊

2013年第一季,Akamai為多個電子商務機構觀察到重複使用由其他網站獲取的認證資料的個案,並導致出現帳戶被企圖接管的情況。透過自動化工具「帳戶偵查」,攻擊者可在大量的電子商務位址中迅速確定有效的使用者帳戶及其密碼組合。一旦帳戶受到入侵,攻擊者便可收集該用戶的個人資料及信用卡資料,以進一步行騙。

全球平均和峰值連線速度

相較2012年第四季的2.9 Mbps,2013年第一季全球平均連線速度上升了4%,來到3.1Mbps。此外,117個國家或地區的平均連線速度較2012年第四季高,增長幅度由科威特的0.7%至瓜地馬拉的75%不等。

平均連線速度年成長了17%,前十個國家或地區中有8個呈現雙位數成長。全球123個符合資格的國家或地區的平均連線速度均呈現年度成長,成長幅度由阿曼的1.4%至伊拉克的122%不等。

全球平均峰值連線速度於2013年第一季呈現成長,上升了9.2%至18.4Mbps。香港依然擁有最高的連線速度,達到63.3Mbps,較上季上升了9%。

年度變化方面,全球平均峰值連線速度繼續表現出強勢的長期增長,上升了36%。

Akamai全球寬頻 (4Mbps以上) 採用率達到46%,增幅為5.8%。全球高速寬頻 (10Mbps以上)則達到13%,較上季增長了10%。

此報告編輯David Belson表示:「本季網際網路現狀報告顯示全球網際網路和寬頻採用率正持續增長。我們看到整體平均及高峰連線速度以及寬頻滲透率在季度和年度都有成長的表現。然而,從DDoS攻擊持續上升的證據顯示,惡意活動並沒有減少的趨勢。由此可見,使用網路開展業務的機構需持續保持警惕。」

行動上網

2013年第一季,受訪的行動網路供應商提供的平均連線速度範圍由0.4 Mbps至8.6 Mbps不等。9家行動網路供應商提供的平均連線速度超過4Mbps,達到寬頻標準,而64家行動網路供應商的平均連線速度超過1Mbps。根據Ericsson搜集的數據顯示,2013年第一季的行動網路數據流量較去年同期成長2倍,並較上季提升了19%。

有關Akamai IO更新數據資料的最初報告於2013年2月中旬發表,其中顯示觀測設備及瀏覽器採用率等級有明顯轉變。在上半季度中,行動資料傳輸流量最高的為使用Android Webkit的裝置(41%),使用Apple的Mobile Safari裝置的次之(38%)。至下半季度,行動資料傳輸流量最高的仍是來自使用Android Webkit的裝置,近44%,而來自Apple的Mobile Safari裝置的只稍高於30%。然而,對於所有網路上的行動裝置使用者來說,Apple的Mobile Safari佔整體傳輸要求約60%,Android Webkit則只佔20-33%。

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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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