看好市場潛力發展,IBM、微軟、英特爾瞄準企業混合雲商機
看好市場潛力發展,IBM、微軟、英特爾瞄準企業混合雲商機
2014.04.14 | 微軟

全球企業目前正以飛快的速度奔向混合雲的布署,根據國際研調機構顧能(Gartner)最新指出,到了2017年底,將會有高達一半的大型企業都會採用混合雲的架構,人員的工作運行流程將會混合著內外部的IT環境存取資料和發展相關應用。

一般來講,企業普遍建置內部私有雲,初期皆需投入大量的成本建置,或是將內部資料上雲端達成虛擬化,而礙於公司內部有許多敏感機密,和資訊安全曝露出的問題,導致原本就有很多企業對於使用公有雲或混合雲心有疑慮。

但現在,這個狀況正在改變。原因是,一開始企業著重自建私有雲確實是讓這些企業能快速進入雲端運算時代,發展更多內部應用,讓公司資源在各部門間進行彈性調配和延伸,但是後續的管理維護其實反而相對耗費時間與IT部門的人力成本。

企業對混合雲需求加重

更甚者,初期就要投入大量的成本建置,對不少企業來說,也是一項支出成本,更遑論還需要預留資源,增加投資,具備可擴展性,後期來講仍得進行不斷的投資,考驗著維運成本和人員的壓力應變。

IBM全球企業諮詢服務副總裁Sanjay Rishi日前便公開表示,在混合雲上,企業其實可以很快地搭建出各式應用,開發出各種業務創新。以IBM來說,就投資了十億美元打造混合雲架構PaaS(Platform as a Service)平台「BlueMix」。

Sanjay Rishi就認為,IBM本身在SaaS(Software as a Service)就有很多的產品和服務,現在則是透過BlueMix這個平台,快速把這些服務搭建、利用起來,這正是IBM不斷關注市場的潛在機會。

再比方說,於去年六月,IBM以20億美元買下雲端運算供應商SoftLayer,其在美國、亞洲和歐洲建有13個大型的資料中心,而IBM目標就是要整合虛擬與實體、公有與私有的雲端模式,為企業提供多樣化的解決方案,應用範疇涵蓋海量資料、行動應用、電子商務、社群媒體等。

此外,IBM也在今年初宣布計劃投入超過 12億美元,在全球五大洲 15個國家、40座資料中心提供更完善的雲端服務,讓客戶在雲端管理資料、經營業務,以及部署IT運作時,擁有更大的彈性、透明度及控管,而這驅動力很主要的原因,主要來自於企業及政府機關在雲端服務的部署,甚至包含銷售與開發產品、管理供應鏈及商業的創新與轉型。

IBM全球技術服務資深副總裁Erich Clementi觀察指出,「IBM持續在未來高成長的領域做投資。」他認為,IBM這些一連串的新投資,不只協助企業能擁有整合公共及私有雲端的更佳能力,「未來這些企業客戶更可在全球範圍內儲存並管理自身的資訊。」

國際大廠競相投入

無獨有偶,全球IT大廠英特爾也看到這塊企業大餅商機。英特爾資訊部日本暨北亞區協理邱天意特別指出,「英特爾早已布建成熟且完善的私有雲架構,但預計未來的趨勢是會有很多企業朝向混合雲(Hybrid Cloud)發展。」

今年初,英特爾也宣布一項「Intel Cloud Technology」計畫,是延續去年9月Amazon Web Services (AWS)與英特爾的合作案,兩家公司宣布向客戶分享在AWS虛擬主機中採用英特爾技術的規格、效能、品質、以及安全方面的各項優點。

不同於IBM較偏向從軟體服務面向出發,英特爾的「Intel Cloud Technology」較從硬體角度協助IT部門做出更好、更有根據的採購決策,並確保其雲端應用能發揮最佳的效能,目前英特爾正與全球各地16家雲端服務領導供應商合作該計畫,讓雲端使用者能先完全瞭解雲端服務供應商基礎架構所採用的技術,再購買適合的服務或虛擬主機方案。

另方面,對許多企業來說,也許其本身就很難決定到底應該使用私有雲就好,還是要多用公有雲。針對這部分疑慮,IT大廠微軟則直接點明,當一家公司需要用到二種服務時,其實直接選擇混合雲是最合適的。

微軟認為,很多企業不一定能夠決定到底要採用公有雲或私有雲,大部份的時候,其實企業仍會選擇部份是公有雲、部份是私有雲。為了發展混合雲,彰顯雲端服務可跨平台,微軟近期也將Windows Azure改名為「Microsoft Azure」,事實上,微軟的雲端服務並不只能執行於Windows環境,也可支援Linux,以及其他競爭對手Oracle的中介軟體。

台廠雲端業務新機會

國際大廠領軍布局雲端產業未來趨勢,積極切入混合雲建置,對台廠來說,這些商機自然不能放過。電信三雄之一的遠傳電信於年初正式宣布進軍企業混合雲。近日更直接大動作,宣布推出具體的企業用戶試用體驗活動,目的就是要讓IT人員藉以排除心中疑慮,輕鬆踏入雲端,並向企業主印證導入混合雲的經濟效益。

仔細分析,遠傳打算靠著內部的IDC團隊提供企業客戶全方位的網路環境健檢,並依個案狀況進行量身打造和導入建議書,以便進而到府輔導安裝與體驗。另外,遠傳還進一步攜手微軟,規畫一套完整的混合雲架構,並以遠傳雲端電信基礎設施結合微軟新一代雲端平台Cloud OS,提供完整的私有雲、混和雲建置服務。

透過單一平台介面,企業不僅可立即輕鬆、彈性管理內外部雲端資源,搭配微軟Surface平板,還能有效率且安全的管理虛擬平台與調度雲端資源,新一代System Center 2012 R2同時提供企業需要的雲端化裝置管理機制,協助IT人員控管單機版或雲端應用為主的各式裝置版本,徹底落實企業資安政策。

至於中華電信,同樣今年的雲端業務發展主軸,也是主打企業私有雲及混合雲,包括有國內企業客戶對雲端的客製化需求、推出hiCloud雲桌面、hiCloud Render雲算圖、針對動漫、動畫、影視特效等文創產業需求。

中華電信數據分公司總經理鍾福貴認為,本土企業對於雲端應用有很高的客製化需求,而中華電信則可以適當發揮在地業者的優勢,推出擁有高頻寬、且IT介面中文化的服務,品質絕對不會輸國外大廠。

去年中華電信在寬頻上網、企業ICT(資通訊)、加值服務及雲端等4大業務,為中華電數據分公司創造逾240億元營收,其中更以雲端業務的成長動能最強,且今年可望繼續延燒熱度。

總的來看,先前一波早已有不少企業,高達50%公司希望在考量資料安全的前提下,先完成企業內部自己的私有雲建置,再開始選擇適合的公有雲平台,以完成混合雲的建置。

不過,反觀台廠在過去雲端運算發展多年來,雖然以成本控制優勢和先進的硬體製造能力,在出貨給國際客戶的量上,佔據舉足輕重的角色,然而,更值得思考的是,在軟體、數位匯流和雲端科技風起雲湧之際,台廠在雲端平台應用的建置似乎不多,跟進動能似乎可再大膽一點,也許先從自身導入使用混合雲,實際感受營運效能的提昇,會是個不錯的了解方式。

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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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