漢諾威交戰手則揭曉|數位時代 BusinessNext

今年的漢諾威電腦展，除了手機當家做主、吸引所有媒體與訪客焦點之外，另外一個火熱焦點就是，今年首次設展的汽車電子（Telematics）。

漢諾威電腦展的展場非常大，包括十多個的獨立展覽會館，參觀者不可能每個場館都仔細逛完，一般人潮都會聚集在三星（Samsung）、LG、英特爾（Intel）等資訊大廠聚集、靠近地下鐵站的一、二館，以及手機廠商駐紮的二十六館。但是今年第一次設展的汽車電子與導航系統（Navigation），雖然被排在展場最底端的十一館，共有近百家廠商進駐，吸引了大批參觀人潮，其中台灣廠商就多達四十五家，歐洲最大的荷蘭GPS廠商TomTom、台灣的Garmin（國際航電）、Mio（宇達）以及Delphi（GM汽車的指定系統廠）等都有出席，甚至連車廠BMW都在裡面擺了一個攤位，展示最新的車用系統。
走進場館就可以看到，每家廠商都跟汽車廠商合作，將一台台酷炫的跑車、機車擺在攤位前招攬人氣，就像是來到汽車大展一樣。廠商之間的較勁意味也非常濃厚，在北美市場獨領風騷的Garmin，選擇跟BMW合作，在機車上裝置全球定位系統（GPS），競爭對手TomTom也不甘勢弱，找來偉士牌（Vespa）復古機車站台。Mio的陣仗雖然沒有這麼大，但是具備GPS功能的PDA手機，也照樣吸引歐洲經銷商的高度詢問。

歐洲近兩年來車用導航市場快速竄起，「不管再辛苦，都得要過來參展，」宇達公共關係處經理劉宜君表示。全球唯一參加漢諾威展的面板廠奇美電子，也看到這樣的商機，頻頻與德國、瑞典汽車廠接觸，「最近會有好消息，」奇美電子副總許春華賣了個關子。
「汽車電子的發展，對汽車業和資訊業來說，都是一項利多的消息，」到漢諾威看展的悅智顧問董事長黃河明分析，對汽車廠而言，汽車電子可以為汽車帶來附加價值，帶動產業轉型；對資訊廠來說，則是看上每年六千萬台新車市場。目前市場上許多分析家，甚至汽車業者也都看好汽車電子的前景，根據顧問公司麥肯錫（McKinsey& Company）的預測，到二○一○年時，全球汽車電子市場規模有一千億美元（約三兆三千萬元台幣）的市場銷售價值。
長年與德國車廠合作的西門子汽車電子發展部門副總裁傑夫（Jeff Chou）分析，在這價值三兆台幣的大餅裡，多媒體（Multimedia）、安全（Safety）與顯示裝置（Display）是成長最快的三大市場，分別都有接近十％的年複合成長率。

電子業如何進軍汽車產業

「汽車大概是人類所有生活空間裡，數位化程度最低的地方，」明基董事長李焜耀表示，「這就代表台灣電子業有機會在這邊發展。」

李焜耀分析，汽車電子可簡單分為車廂內跟引擎蓋下兩種模式，現在大部分的台灣廠商，都是做車廂裡面的售後市場（After Market）生意，把家用娛樂系統的概念延伸進來，例如DVD播放機、GPS以及iPod與汽車音響的連接等，技術難度不是非常高，「要能打進內建市場、或是做進引擎蓋下，才是難度。」
「汽車廠的心態非常保守，不會輕易嘗試新產品，」最近才拿下賓士（Mercedes Benz）車用麥克風訂單的富迪（Frotemedia）市場開發經理鄧居義分析。李焜耀也表示，消費性電子產品通常都是三個月的規劃，六個月的設計，一年的產品生命週期，但是汽車業大概就是把它全部變成年，而且零組件還要保存十年，「這對電子產品來說，大概都已經變成博物館裡的寶物。」
而且，全球汽車品牌比手機還多，競爭更是激烈，加上汽車體積龐大，不可能套用電子業一地生產，全世界銷售的模式，一定在當地設廠組裝，「戰線一旦拉長，不可控制的風險就會出現，」李焜耀搖搖頭說，「這跟電子業的經營模式完全不同，要合作真的不容易。」
在台灣發展汽車電子已經二十年、成功打進通用（GM）、福特（Ford）的環隆汽車暨工業電子事業群總經理徐明達表示，與汽車廠合作時，「尊敬對方的要求很重要。」因為汽車的售價高，消費者的期待自然也高，車廠對於品質的把關極為嚴苛，在反覆送件測試的過程中，很多人就是耐不住性子，而跟訂單說再見。
同時，他還強調，通常一個產品的開發案，至少要兩到三年，平均每半年車廠會檢視一次計劃，從材料、製造方法、工時等各種細微的項目。一旦通過，車廠就只會找一家供應商。「所以，與車廠打交道時，不能在商言商，價錢絕對不能亂調整，」他說，「這是一種discipline（教條）。」
另外，由於產品開發時程很長，因此如何有效管理開發成本，就是一件學問。「通常開發成本車廠都希望轉嫁給系統廠，系統廠再轉嫁給零組件廠，」他半無奈地說，「所以，像我們這種零組件廠，就要有能耐吸收成本。」
為發展台灣汽車電子，政府單位邀集車廠與電子業者成立聯盟，一起合作進入這塊市場。但是李焜耀認為，台灣本地要發展汽車電子難度高，因為台灣車廠大多還是日本業者的組裝廠，研發能力不高，很多零組件的採買權都還是在原廠手中，沒有辦法自己決定，「相對來說，附加價值就不容易展現。」
「機會最大的地區還是中國大陸，」李焜耀表示。雖然中國大陸有很多合資車廠，但還是有獨立車廠，銷售量也大，而且汽車電子每年保持三五％的增長率，「雖然看起來機會無限，但汽車電子這條路走起來急不得，要克服的還有很多。」

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。