遠傳4G今日七都同步開台，徐旭東~歷史一刻，我興奮不得了！|數位時代 BusinessNext

遠傳電信今宣布全台七都同步開台，而且最低費率只要199元，甚至國外4G漫遊吃到飽只要日付399元，如果是新申辦用戶，9月底前吃到飽完全不限速，此招一出，頗有與日前中華電信開台比拚意味。

4G競標大戰，遠傳電信成功一舉拿下A2、C3及C4三個頻段，成為電信三雄之中，唯一擁有20MHZ連續頻寬的業者，理論值的最高下載速度可達150Mbps，目前其它國際上使用4G的電信業者，提供最高的上網效率即為此連續頻寬。

對於遠傳電信搶4G開台，今天遠傳董事長徐旭東也特地出席，他表示，「遠傳當然不會認輸，我們4G有絕配雙頻，有700MHz與1800MHz，尤其700MHz室內通訊很好，在室內的穿透率非常棒，而後者1800MHZ也預計接下來在最近會ready好。」

遠傳近半年多來積極布建4G網路，覆蓋範圍不斷擴大，這次七都包括了台北、新北、桃園、新竹、台中、高雄等，覆蓋率已達75%，六月底前更會涵蓋全台16大主要風景區，讓遊客上網不塞車，另外，4G服務目前也已進駐國內多家企業總部。

徐旭東還特別強調，之所以選在近日開台，「絕對不是因為看到其他對手已經開台才跟進，而是遠傳早就準備好了，尤其在全省各大都會區的近八成覆蓋率，再結合遠傳原本的3G網路和用戶優勢，在4G開台之際，服務可無縫延伸得更好。」

另外，在國外部分，遠傳也與電信大廠伏德風（Vodafone）策略聯盟以及Conexusoe 亞洲行動通訊聯盟，在國外直接就可用4G上網．目前已談好日本、韓國、馬來西亞、新加坡、中國、香港及瑞士等七國，並具有國際4G漫遊每日吃到飽費率。

面對4G開台這歷史性的一刻，遠傳將帶領台灣消費者一同邁向新時代，徐旭東更直言自己，「高興得心跳都跳得好快，興奮得不得了」，他還說，科技、領先和台灣精神，敢衝、敢拚、絕不認輸正是當前台灣產業最需要的態度。

(圖說：遠傳董事長徐旭東今日出席4G開台，強調4G覆蓋範圍會加速擴及全台，並提供最適合不同用戶的配套服務。攝影/劉建宏)

(圖說：遠傳電信今日舉行4G開台儀式，記者會現場並以4G串流與全台各門市實況Live連線，由徐旭東與各地人員互動。攝影/劉建宏)

(圖說：遠傳4G開台，全台門市與基地台工作人員大串連，遠傳所有一級長官今也參與開台儀式。攝影/劉建宏)

(圖說：遠傳董事長徐旭東表示，在今年第三季時，1800MHz的頻段就可以上線服務用戶。攝影/劉建宏)

(圖說：遠傳董事長徐旭東認為，並沒有說哪個用戶一定特別適用什麼費率，或每個人都適合採用吃到飽，這些都是要去體貼發掘不用的消費者生活型態，然後再建議用戶到底適合什麼，因為每個人的用量和使用方式都不太一樣。攝影/劉建宏)

(圖說：遠傳在4G時代，同樣也提供上網傳輸數據用量提醒用戶。攝影/劉建宏)

(圖說：遠傳電信也推出Google Play電信帳單支付服務，用戶可直接將在Google Play購買的App、通訊軟體貼圖等消費金額，直接併入電信帳單裡。攝影/劉建宏)

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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。