啓雲科技執行長丘立全:我想把台灣的3D技術,賣到全世界!
啓雲科技執行長丘立全:我想把台灣的3D技術,賣到全世界!
2014.07.01 | 技能

「我想把台灣的產品和技術,賣到全世界!」 啓雲科技(Speed 3D Inc.) 共同創辦人暨執行長丘立全說。在趨勢科技服務超過11年的丘立全,曾任台灣區總經理、亞太區消費軟體事業群總經理。2007年加入訊連科技擔任全球通路事業群副總經理一職。「我希望一般人都可以接觸3D,所以利用臉部辨識技術,希望做出有點像又不要太像真人的Q版公仔。」丘立全說。於是在2013年8月離開訊連科技,找了3位剛認識的共同創辦人,其中2位懂3D技術,開始丘立全的3D技術創業之路。

啓雲科技共同創辦人暨執行長邱立全與他的3D擬真公仔(攝影/郭芝榕)。

丘立全談到創業歷程,2013年7月,透過趨勢科技創辦人張明正,認識做雲端3D技術的上海公司以及壹動畫,開始接觸3D技術。「3D技術是眼睛的基本人權,然而建立3D模型卻曠日費時,」他說,用傳統的方式,需時1個月,最新的方式是3D掃描,但光是全身掃描也要一天的時間。此外,雖然市場上有3D印表機,但對一般人來說,技術門檻還是太高。

丘立全形容自己創業的過程是「水道渠成」,決定要創業之後,憑藉過去在業界的人脈和經驗,技術、人才及合作夥伴都陸續到位。2014年1月正式成立公司,資本額1500萬,花了半年找齊員工,目前員工為15人,其中11人做3D技術,預計擴展至18人。目前正在 Kickstarter上募資 ,目標6萬英鎊。歐美市場在未宣傳的情況下,也有幾百位使用者下載,希望1個月內全球能達到100萬下載量。

「以前出席很多記者會,上台發表都不會緊張,今天發表3D拍拍,卻緊張得不得了!」丘立全說。創業往往是計畫趕不上變化,創業初期,丘立全只想到用App內購買做B2C的生意,在找到 iJet 當合作夥伴之後,意外發現海外授權金及B2B客戶也是收入來源。日本的品牌廠商喜歡送出特別的客戶禮物,iJet可以用「3D拍拍」幫企業客戶快速量身訂做公仔。一開始啓雲科技想走高端市場,幫電影、廣告公司做3D模型,主攻專業買家。後來推出一般人也能接受的App,形成現有的商業模式。目前的營運模式主要有三個:App內購買、海外授權金、B2B上架費。

3D拍拍印製出的照片及公仔(攝影/郭芝榕)。

其次,iJet願意替啓雲科技在日本發行「3D拍拍」,發行授權金成為啓雲科技目前主要的收入來源。此外,B2B客戶也是收入之一,透過iJet的介紹,馬上就為啓雲科技帶來B2B客戶,未來可以幫企業做專屬3D公仔App,放上企業LOGO,讓App成為企業行銷的好管道。其他的品牌衣服廠商,也可將配件上架到3D拍拍,與啓雲科技拆帳分潤。

丘立全認為,3D技術還有許多可以發展的層面,例如:聲音及音樂,推出2人及團體互動模式,讓使用者的聲音能透過公仔互動說話。未來,啓雲科技將分為三階段發展:第一、用內建的素材,試探市場對神似娃娃的創作潛能。第二、更多外加素材及效果,讓市場持續創作,希望3個月後,達成3D列印、音樂、音效、個性化貼紙、3D公仔等各方面嘗試。第三、鼓勵全球共同創作新的素材,形成3D擬真人物平台及市集。

創業之後,最大的不同是什麼?丘立全說,雖然創業的壓力很大,但也很有成就感。「創業,跟一開始想像得很不同!必須要有彈性,而且要能馬上轉彎。」

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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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