【舊金山現場】思科鼓勵創新，成立科技基金挖掘前瞻點子|數位時代 BusinessNext

「思科的創新來自於內外部，我們相信每一個兆元商機的點子來自於各地，而思科的投資策略某方面其實也正確反映出接下來公司的市場策略與科技趨勢走向，思科研發與先進科技部門資深執行副總Joel Bion說。

思科總裁錢伯斯（John Chambers）也指出，「思科一直以來都朝著創新方向而努力，做為全球國際大廠，我們必須勇於改變，而且要跑在比我們的客戶更前面才行。」身為全球網路和通訊設備大廠，思科每年平均在R&D研發上投入59億美元，公司內部為了鼓勵創新，特別成立了一筆科技基金（Cisco Tech Fund），專門用來挖掘、育成、深化許多創新點子。

(圖說：思科總裁錢伯斯（John Chambers）說，要知道一個點子創新是不是成功，他喜歡坐下來多和客戶及合作夥伴聊聊彼此的想法。)

2012年開始成立的科技基金，目是希望公司在前瞻技術和產品研發上，面對更長遠的未來能確保有不斷的突破和發展，而不僅僅是滿足於現狀。目前這筆基金有1000萬美元，用來支持內部工程師們從想法誕生、原形、展示、修改、育成、到最後成為真的產品過程中的任何花費。

特別的是，科技基金底下的每一項專案進行，都是由思科內部的工程師主導，並可能會橫跨許多部門合作，甚至是和實習生及第三方單位去共同努力將想法孵化成形，如今，科技基金已經支持了內部的18項創新專案，有一些甚至已經被直接採用、整合至現有的產品線中。

思科全球超過2萬5000名工程師，會不定期提出新的想法或是產品概念，每一季會經由內部的加速創新單位提交，並與其他點子競賽後，慢慢往上層通報。現階段，思科在全球各地擁有13,000多個專利，包括7000多個軟體專利及900多個服務專利。

Joel Bion表示，對思科來說，開放性創新尤其重要，因為這是汲取各領域、各人才產業、專業知識、及想像力匯集的重要管道。舉例來說，思科藉由內部針對工程師們所舉辦的黑客松大賽（Hack-a-thons），近期就特別朝萬物互聯（IoE, Internet of Everything）做了很多的腦力激盪大挑戰。

為了搶先掌握萬物互聯的趨勢和先機，思科也成立了IoE創新中心，要讓全世界的合作夥伴、客戶群、產學界的研究單位以及新創公司，都能有機會來此交流，甚至有進一步的合作。

不過，有科技基金的支持，思科顯然還覺得不夠。思科內部的「科技雷達（Technology Radar）」則是設計用來提供公司內部能有效地、有系統地去抓住並且具體化某些潛在、或是即將起飛的未來科技，像萬物聯網就是其中一例。

科技雷達在思科內部其實算是一個小組團隊，簡單白話來講，也可說是公司裡專門的市場分析研調部門，專門蒐集、觀察，全球各地的科技趨勢，還有學界、實驗室裡的研究發展，透過不斷去追蹤，再結合市場狀況，去推估未來的科技發展。

這其中，當然也會列出思科未來可能面臨的競爭對手會有哪些，機會與威脅又是如何，然後思科的重大策略決策高層就可以趕快想，要如何因應這些可能造成的正面及負面影響，科技雷達所看的除了短期五年內可能發生的事，還有未來十年和二十年的長遠事件。

全球許多國際科技大廠拚創新，確實都很有一套自己的方法，不論是從內部的小組、團隊到中小型或更大型的實驗室，直設在公司內部，或獨立於公司之外，都是專門負責提供相關科技發展情報給總部，並一面做前瞻的科技研究，綜看國外非常有組織和長期系統性地培養創新風氣與人才，台廠似乎在這方面應該還有很長的路要繼續走下去。

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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。