微軟4G旗艦機Lumia 930登台,Nokia智慧機年底更名
微軟4G旗艦機Lumia 930登台,Nokia智慧機年底更名
2014.07.11 | 科技

微軟買下諾基亞行動通訊部門後,10日首次在台發表Lumia系列新手機–Windows Phone 8.1高階機種Lumia 930,首波並與中華電信合作4G方案,搭配1336資費,手機售價5990元,空機價則為18900元,預計7月16日上市。微軟裝置(Microsoft Devices)泛亞區市場總監曾傳文指出,Windows Phone在亞太區去年至今銷售成長105%,於馬來西亞、越南等地市占超越iPhone,未來將繼續和微軟整合,深耕亞太市場。

(圖說:台灣微軟發表Windows Phone Lumia 930,左起為微軟裝置台灣區總經理陳啟蒙、中華電信行動通信分公司副總經理鄭敏卿、微軟裝置泛亞區市場總監曾傳文、神腦國際執行副總裁邱致忠。圖片來源:微軟提供)

至於外界關心的諾基亞(Nokia)手機部門併入微軟後將採用的品牌名稱,微軟裝置台灣區總經理陳啟蒙指出,目前還在內部討論中,新名稱預計年底出爐,但確定的是「Nokia Lumia」這個名字將走入歷史,但功能手機部分,Nokia授權將有十年期的應用期限。之前有傳聞稱微軟裝置旗下的手機命名,將從Nokia變為「Nokia by Microsoft」,據說微軟平板未來也將從Surface更名為Lumia。

面對手機競爭激烈的台灣市場,陳啟蒙說,內部和微軟合一後,會不斷利用微軟的強項Office系列,從面向企業端爭取更多商機,外部方面則加強使用者的零售消費體驗,而目前從Nokia移轉過來的裝置部門,暫未有擴張計劃,在客戶和消費用戶端服務也沒有改變。

Lumia系列手機除了Lumia 930支援4G(LTE頻段包括800/900/1800/2100/2600MHz,不含遠傳和台灣大哥大的700MHz),其他型號如625、635、925、930、1020、1320、1520等,軟體升級為Windows 8.1後也將支援4G。

(圖說:微軟高階Windows Phone Lumia 930加入台灣4G手機戰局。圖片來源:微軟提供)

Lumia 930今年首次於微軟Build大會發表,配置5吋1080P ClearBlack OLED顯示螢幕、金屬邊框、碳酸聚脂材質機身、Qualcomm Snapdragon 800處理器、2GB記憶體與32GB儲存容量,機身也內建Qi無線充電機能。作業系統則配置Windows Phone 8.1,預計今年下旬開放台灣地區使用數位助理Cortana服務。

Nokia手機以往都配置優異相機功能,Lumia 930同樣搭載PureView技術的2000萬畫素相機,升級後的Nokia Camera提供Living Images「生動影像」功能,可捕捉按下快門前的動態。

軟體功能方面,Lumia 930針對健身和穿戴裝置連動,整合低耗電的SensorCore處理器,配合Bing Health Fitness App追蹤使用者身體狀況,不必額外再穿戴智慧型健身裝置。其他功能包括一次讀取所有通知的Action Centre下拉式控制中心、全新Microsoft Enterprise功能套件、Microsoft Office、OneDrive、Nokia Camera以及HERE地圖和HERE導航+等,可同步整合所有功能於PC、NB、平板中,XBOX未來也將加入硬體的整合。

另外,台灣微軟總經理一職將由邵光華接任,原任台灣微軟總經理蔡恩全升任微軟大中華區副總裁暨中國區業務總經理。邵光華加入台灣微軟前,曾任IBM全球企業諮詢服務部大中華區副總裁暨資深合夥人,負責通訊、能源和媒體產業的諮詢服務。

邵光華在通訊產業擁有超過25年的經驗,先後任職於AT T、思科、諾基亞和諾基亞西門子等公司;曾擔任思科中國區和北亞區服務部門的總經理,諾基亞和諾基亞西門子副總裁、服務部門總經理及其他資深管理職務。微軟大中華區首席執行長賀洛夫 (Ralph Haupter) 說:「現在微軟正值轉型『雲端優先 ‧ 行動第一』,邵光華以其豐富的產業經驗,將能帶領台灣微軟將會邁向另一個高峰。」

原任台灣微軟總經理蔡恩全榮升大中華區副總裁暨中國區業務總經理,負責大中華區拓展計畫 (China Go Big plan) ,業務拓展範圍涵蓋大陸十個主要省會,包括廣東、江蘇、福建、山東、遼寧、四川、重慶、浙江、湖南和湖北。

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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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