易遊網力展行動化策略，推飯店評鑑和高鐵訂房App|數位時代 BusinessNext

看準行動化風潮，易遊網29日宣布推出兩隻全新App「飯店評鑑ez看」和「高鐵訂房2.0」。ezTravel易遊網總經理黃冠叡表示，目前從行動裝置而來的流量已占總流量四分之一，未來易遊網的行動化策略是，在網站端以行動化網頁為主，再針對需求量大的特定旅遊項目推出垂直型App，預計未來還會推出「訂購機票」和「機加酒動態打包」的App。

黃冠叡指出，網路時代的消費者在訂房前都會先搜尋網友口碑再做決定，為了因應這樣的行為改變，因此推出「飯店評鑑ez看」，裡面的評鑑資料，取自易遊網自2007年推出飯店評鑑機制，目前已累積10多萬筆評鑑資料。透過App，網友能更方便地搜尋飯店分數及瀏覽住宿心得。「飯店評鑑ez看」同時也串連易遊網在一年前推出的飯店訂房App，在瀏覽心得後，就能直接訂房。

比起國外許多提供飯店評鑑機制的服務，黃冠叡認為，易遊網的優勢在於，評論者多為台灣網友，更能掌握台灣人的偏好，也強調這個機制要實際住過才能評分，無法造假評論。另外，還可在網友搜尋口碑的階段，就直接使用易遊網的服務，在前端先掌握網友的行為。

以易遊網國內訂房的覆蓋率來看，目前觀光局公布的星級飯店，易遊網已全數簽約上架，另外還有各地的商務型飯店和渡假飯店等，預計2014年底合作飯店與民宿將上看4000家。若以訂房量來看，易遊網在2013年國內訂房總量達40萬間，平均每1.3分鐘就銷售一間房，2014年預計還將倍數成長，訂房量上看80萬間。

至於另一支App「高鐵訂房2.0」，則瞄準便捷高鐵帶動的國內旅遊趨勢。以往消費者進行國內旅遊時，高鐵和住宿常需要分開訂購，過程麻煩，若是購買套裝行程如高鐵假期，以高鐵和飯店的組合來說，選擇性較少。

因此「高鐵訂房2.0」讓消費者自由組合高鐵班次和國內飯店，一次購足更方便，同時高鐵170個班次和超過千家飯店都可供組合搭配，隨著易遊網在今年底合作飯店將增加至4000家，未來選擇也更多。訂購完成後，可選擇將票券寄送到家或至易遊網門市取票。

黃冠叡表示，透過易遊網的保留房和議價優勢，組合訂購最高有20％的優惠折扣，還可做到當天即訂即住。目前這兩個App都是iOS版本，Android版則預計在五月推出。

黃冠叡指出，目前易遊網的行動化策略是，網站端會以行動化網頁為主，目前首頁已做好調整，至今年第三季時所有頁面包含金流付款都將變成行動化網頁。在行動化網頁外，再針對需求量大的旅遊項目推出垂直型App，目前共有飯店訂房，以及此次推出的飯店評鑑和高鐵訂房三支App，預計未來還會推出「訂購機票」和「機加酒動態打包」的App。

2013年易遊網共服務100萬人次，整體獲利提升五成，營收成長三成。今年第一季營收又較去年同期成長三成，其中陸客成長幅度最高，達200％，其次是國內訂房，成長幅度達60％，目前活躍會員共20萬人。

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。