1100億的關鍵戰爭:4G開打
1100億的關鍵戰爭:4G開打

最近越來越多年輕人收到父母傳來的Line貼圖,「真是受不了……,怎麼連媽媽都越來越常Line我了。」30歲的詹小姐說。她不知道,原來只月付幾百元限量上網的媽媽,現在卻可以用同樣的資費方案,無限使用Line。這是電信業者的「心機」,果然成功吸引更多銀髮族加入低頭族行列。

「先培養他們用行動網路的習慣,到了4G時代,採用分級付費,大家用越多,我們賺越多。」一位電信業高層說。雖然業者對4G資費方案都保密到家,但多位電信高層皆認為,3G的吃到飽方案,要在4G時代正式說再見。「以前講mPro,是科技Pro(專家)才用的,現在早已不是了,婆婆媽媽都在行動上網。」中華電信總經理石木標說。

一直以來,電信業者扮演水管的角色,透過數據服務,將網路應用傳送到每個使用者的手機上。捷運裡,人人低頭滑著手機,更多通勤族用手機看著高畫質的歷史劇《蘭陵王》、韓劇《來自星星的你》。不論用多少傳輸量,選擇支付吃到飽費用者比比皆是,但更多的廣告費、遊戲費,是被網路應用(Over The Top,OTT)業者賺走。

「過去有陣子電信商面對網路商的態度是抵制的,但近一年開始轉趨合作。」工研院IEK產業分析師葉恆芬指出。業者開始發現「打不過就跟它合作」,要吸引更多用戶,必須包裝更多讓消費者「有感」的應用,否則光是說速度有多快、快幾倍,消費者沒有感覺。要創造更多生活化應用,例如行動支付,才能讓民眾對4G有感。

從目前國外先行的4G資費來看,分級收費是必然趨勢。這樣的情況下,如何吸引使用者用更多、離不開手機,才是電信業者生財之道。去年底4G結標金額超過新台幣1,100億元,比底價超出231%,中華電甚至花了將近400億元,後續還有大筆的採購設備、建設費用。「要回收,沒那麼快。」台灣大哥大總經理鄭俊卿直言。

電信業語音服務營收逐年下滑,每年減少10多個百分點,這歸因於透過網路通話(VoIP)的服務越來越多。台灣微軟總經理蔡恩全回憶20多年前在美國工作的經歷,「那時候很窮,打電話回家為了省電話費,還撥對方付費的電話,但現在打國際電話變得那麼簡單。」他說。現在有Skype、Line,Facetime視訊通話……,時代已經完全不同。

「3G時代,語音為主,數據為輔,但現在黃金交叉已經產生,未來數據才是主要的服務。」鄭俊卿指出。也因此,如何吸引用戶使用更多數據流量,是電信業者現在正緊鑼密鼓準備的議題。
答案,就在內容和服務。「全世界的網路公司都來跟我們搶生意。」中華電信行通分公司總經理林國豐說。但電信業者不想一直處於弱勢,相信總有比較占優勢的角色,對中華電信來說,行動支付就是一顆重要棋子。

過去電信業都網羅硬底子通訊產業人才,但現在更多網路、資通訊人才,成為電信業首要網羅的對象,就是為了布局行動應用。首先開跑的是遠傳電信,找來了前台灣雅虎奇摩總經理洪小玲,擔任網路暨電子商務事業群執行副總。透過她的人脈,也替遠傳引進了一批懂網路的精兵。

「4G不只是速度之戰,電信和網路服務也越來越模糊。」遠傳電信總經理李彬指出。這也是各家業者對網路產業又愛又恨的原因,因為各種創新的網路服務打開了行動上網市場,電信業賺到更多數據流量;但也因為網路應用,取代了電話、簡訊等過去電信營收來源。

雖然網路內容商侵蝕電信商過去市場,但即便是YouTube、Facebook,都還是需要電信這條水管。「4G會分級付費,只要有新的內容就能刺激用量,為我們帶進更多營收。」鄭俊卿指出。觀察韓國業者經驗,從3G到4G時代,語音+數據的套裝價格成長了20%以上。甚至發展出新的模式,讓一個家庭可以共享帳號,一起分攤流量。「我們做加值服務的目的不是營收,而是增加用戶的用量和黏度。」鄭俊卿說。

3G時代,數位音樂、電子書、App市集……,成為電信業打造獨特優勢的領域;而4G時代,戰場轉移到行動商務和行動影視。除了遠傳網羅多位網路人,中華電信也請到前露天拍賣營運長葉奇鑫擔任「中華優購」總經理,推動企業員工福利網。「當行動網速更快,就能提升行動商務的市場熱度。」葉奇鑫指出。

為了布局行動影視,台灣大在4G開台前陣前換將,由凱擘董事長鄭俊卿接任台灣大總經理,希望憑藉其過去對影視產業的熟悉程度和人脈,協助台灣大在行動影音服務走得更前面。鄭俊卿認為,隨著大螢幕手機普及,加上4G讓行動網速變快,在手機上觀看高畫質影音更加無障礙,也必然成為下個三年最重要的趨勢。遠傳則在洪小玲帶領下,去年獨家取得金馬獎線上直播權。

從語音為主進入到數據為主的時代,只當傳輸水管,再也難以黏住消費者。唯有透過更完整、貼近人心的應用服務,才能在1100億的4G大戰中,在最短的時間內回本獲利。

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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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