【CES現場報】英特爾發表穿戴裝置與智慧生活科技，並宣布與時尚界合作|數位時代 BusinessNext

在今年2014 CES展上，全球科技大廠英特爾（Intel）在穿戴裝置上的研發布局無疑是場上另一吸睛焦點，如提供生物量測與健身功能的智慧型耳塞式耳機(smart earbuds)。

英特爾執行長Brian Krzanich表示，「我們正致力於將英特爾的技術全面導入穿戴式裝置中，也積極推動一系列產品與計畫，目標是為了加快穿戴式裝置的創新，同時開始構建參考設計裝置及平台，讓客戶可立即用來開發各種穿戴式產品。」

(圖說：英特爾為免持智慧型耳機開發一款參考設計，能隨時互動並和現有個人理助技術進行整合。)

英特爾在CES展上所發表的這款智慧型耳塞式耳機能同時監控心律與脈搏，使用者手機內執行的應用程式還能追蹤慢跑距離以及消耗的卡路里，另外還能精準調整健身運動量，以及自動選取配合目標運動心律的音樂，標榜不需要電池或額外的電源來充電，而能直接從麥克風插孔取得電力。

特別的是，英特爾加速布局穿戴式，已經開始進行多方的異業策略聯盟，包括與 Barneys New York、美國時尚設計師協會(the Council of Fashion Designers of America)與Opening Ceremony合作，共同開發並推出智慧型穿戴式技術產品，促進時尚與科技產業的交流與合作。

在一系列的合作中，英特爾與Opening Ceremony將共同設計開發內含英特爾技術並融入Opening Ceremony設計的智慧型概念手鐲，讓精品零售商Barneys New 在店面上架含英特爾穿戴技術的產品。

此外，英特爾正著手開發無線充電技術，為行動裝置帶來「免接線」的便利性（包括耳機、手機、平板電腦、Ultrabook、以及2 in 1裝置），這些產品全部依循A4WP無線充電產業規範，英特爾也正積極協助發展此一產業規格。

(圖說：英特爾為智慧型無線充電座開發出一款參考設計，能搭配智慧型耳機，讓充電更加方便。只須把智慧型耳機放在智慧型無線充電座，就會開始充電。)

(圖說：智慧型嬰兒連身衣可監控嬰兒的維生狀態並且分析數據資料，父母便能好好休息。)

(圖說：從智慧型嬰兒連身衣上得到的數據資料可透過無線傳輸到智慧型奶瓶加溫器，當連身衣感應到嬰兒醒來且餓了的時候，奶瓶加溫器就會開始加熱牛奶。)

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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。