奇唯科技獨家引進DATAWATCH軟體產品|數位時代 BusinessNext

圖形化分析即時資料提升數據運用價值

奇唯科技率先引進國際數據分析圖形化領先品牌DATAWATCH軟體產品，讓台灣企業有機會可以採用與全球同步的資料分析工具。DATAWATCH以提供獨特圖形化分析資料工具，在資料探索市場中獨樹一格，美國財星雜誌調查排名的前100大企業中有99家都採用DATAWATCH的產品。DATAWATCH可以協助企業活用並管理散佈於各處的資訊源，進而以圖形化的表現方式，更快、更有效地挖掘與分析獲得的資料。

奇唯科技總經理陳國楨表示，「奇唯科技過去主要專注於即時金融資訊整合及相關軟體、系統的開發為主，往來的客戶都是國內金融產業，著重在服務的深度；而因應公司成長策略調整，奇唯也決定跨入軟體代理市場，拓展業務的廣度，同時也為原本深耕的金融客戶提供更多元的服務。奇唯擁有專業的經銷代理團隊，具備多年服務商業夥伴的經驗，我們瞭解合作夥伴的需求，也有能力提供所需的協助。這是奇唯的核心能力，也是奇唯進軍軟體代理市場的優勢。」

DATAWATCH 亞太區總監Karl Mouantri表示，「我們很高興奇唯科技成為DATAWATCH產品銷售的夥伴，奇唯科技擁有豐富的產業經驗，包含電信、製造、醫療、物流以及金融服務等，對DATAWATCH在台灣市場的推廣將是一大助力。」

奇唯科技業務副總經理林承軒表示，「為協助經銷夥伴擴展市場，針對政府及中小型相關產業提出更多的軟體解決方案，奇唯本身也積極在人員的技術與服務訓練上投注資源，協助合作夥伴開拓新商機，達成雙贏，這也是奇唯與其他軟體代理商間最大的差異。憑藉奇唯科技團隊多年在經銷代理領域的專業與經驗，奇唯有能力可以提供通路所需的技術支援與服務，是企業購買DATAWATCH軟體產品最佳的合作廠商。」

為了協助企業將資訊價值最大化，必須盡可能讓各種類型的使用者都可以輕易地取得所需的分析資料。透過DATAWATCH Server工具，能夠賦予不同類型使用者資料管理、安控與圖形化的能力，讓使用者方便存取結構化、半結構化、非結構化資料來源（如靜態報表、PDF檔案）中的資料；用戶也可以存取在CEP引擎這一類即時資料來源（如EDI資料流等）所傳送的即時資訊，增進對企業和業務現狀全面與透徹的認知。奇唯科技於今年4月開始正式引進DATAWATCH產品系列，包含DATAWATCH Destktop以及DATAWATCH Server。DATAWATCH Desktop可以對任何即時資料進行圖形化設計、發現與探索，從中發現新觀點，不僅易於使用且能即時處理資料，能提供工具讓企業活用並管理散佈各處的資訊源，以圖形化的方式，更快、更有效的探索與分析資訊。

關於奇唯
奇唯科技股份有限公司自1988年創立以來，投入研究發展不遺餘力，並以「不斷創新、技術領先」為奇唯永續經營的一貫理念。奇唯科技的主要業務，以即時金融資訊整合及相關軟體、系統等開發為主，服務對象均為國內金融相關行業(包含證券、期貨、投信、投顧、金控、銀行、保險等) 及投資大眾。2012年，奇唯科技成立產品加值代理部門，以成為專業的資訊產品與解決方案供應代理商為目標，透過專業的技術能力及熱誠的服務態度，深獲客戶的信賴與好評。

奇唯以代理高附加價值產品為定位，不斷擴充代理產品業務，也加強產品通路行銷策略與提供完善產品解決方案，不論在系統安裝、教育訓練、技術諮詢及系統維護方面，都能提供客戶全方位的整合服務，未來更將秉持營運多元化理念，結合各種解決方案，達到商品多樣化、彈性化等方向發展，開發具前瞻性及效益性之資訊整合商品，朝全方位資訊系統整合廠商的方向邁進。http://vad.syspower.com.tw
　
關於DATAWATCH
DATAWATCH Corporation (NASDAQ-CM: DWCH) 致力於提供次世代分析軟體，以協助客戶更有效地洞悉商機並改善企業績效。DATAWATCH的獨特圖形化探索產品讓他們在資料探索市場中獨樹一格。DATAWATCH創建於1985年，總部設立於美國麻州的Chelmsford。在紐約、倫敦、慕尼黑、新加坡、雪梨和馬尼拉皆設有辦公室，為全球超過100個國家的協力廠商和客戶提供優質服務。詳細資訊請瀏覽：http://www.datawatch.com/

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。