LINE Q問答平台上線，生活大小事隨你問|數位時代 BusinessNext

LINE鎖定台灣行動漫畫市場，推出「LINE Webtoon每日漫畫」之後，17日又推出結合社群的行動問答LINE Q平台及LINE Q App」。主打行動智慧分享，隨時隨地都可以用文字、貼圖、照片、影片發問，找到「Q民」解決生活中大大小小的問題，並設有集點機制鼓勵使用者分享智慧，像是隨身帶著「Q民智囊團」。

（圖說：LINE Q在日本廣受好評，正式在台灣推出中文版。圖片來源：LINE。）

LINE挾帶具有龐大使用者的平台優勢，抓緊使用者分享的特性，今年大動作推出各種類型的服務。除了持續發展的數位內容，像是個人原創貼圖、Webtoon每日漫畫及LINE的各種遊戲，如LINE Rangers，也在台灣積極推出行動商務LINE@生活圈，現在又擴展到行動問答LINE Q。

LINE Q在2013年12月就在日本推出，已經有超過5,000萬次下載量，由於隨時隨地都可以找到人幫忙解決問題，廣受日本使用者好評，截至8月為止，已累積4,000萬則問答。日本的LINE Q提供點數直接換現金的獎勵機制，10點可以換1元日幣。

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（圖說：LINE Q問答平台可以用文字、貼圖、照片、影片等等形式發問。圖片來源：LINE提供。）

LINE Q移植台灣，LINE Q中文版特別列出台灣人最關注的12大日常生活話題，包括娛樂、運動、美食、電玩和旅行等，使用者只要按下「我也想知道」，就能持續追蹤自己感興趣的任何問題，也會收到已回答的解答通知。

使用者只要按下發問按鍵「Q」，隨意拍下街景及錄一段街頭影片，上傳後就能請「Q民」推薦附近的餐廳，也可以直接用地圖打卡來告知地點。

發問時可以勾選匿名發問，朋友和其他使用者不會知道你的身份。問答、回答、最佳回答者都可以獲得不同點數，第一次發問者提供1000點的點數獎勵。集到點數3萬點，可以換成電子禮券在LINE STORE兌換LINE的貼圖、個人原創貼圖、主題、遊戲虛擬寶物等等。

LINE Q除了發問功能以外，「首頁」提供使用者想知道的問題和解答，會隨時更新。而「話題」頁面則顯示最新問題，以及自己和別的使用者都在追蹤的人氣話題。此外，透過「排行」頁面，能看到受最多使用者關注的熱門問題與人氣回答者。

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（圖說：LINE Q以莎莉為主角，結合眾人的分享智慧。圖片來源：LINE提供。）

延續LINE的角色設定，LINE Q以「莎莉」為主角，依照使用者的專精程度區分成五個知識等級，隨著「回答數」和「中選率」不斷提升，使用者也會逐漸提升等級，成為博學多聞的「莎莉博士」。

事實上，台灣早就有類似的服務，2004年Yahoo奇摩就推出「Yahoo奇摩知識+」，截至目前為止累計超過210萬問題、以及2100萬則知識。隨著行動裝置的崛起，LINE也看好分享智慧，推出LINE Q。也有新創團隊推出「KAXA行動問答家」，針對惱人的數理問題，用拍照上傳問題，讓回答者可以拍照解答。

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。