Windows 7停售!要買只剩庫存
Windows 7停售!要買只剩庫存
2014.11.03 | 科技

微軟在今年10月31日全面停止販售零售版Windows 7作業系統。包含Windows 7 家用入門版、家用進階版和旗艦版。與廠商合作預載的Windows 7作業系統電腦也將全部停售,只剩企業用專業版(Windows 7 Professional)電腦會持續販賣。

未來民眾如果還想買Windows 7版本電腦,就只剩下店內庫存了。

enter image description here

作業系統版本 停止販售零售軟體時間 停止販售預載Windows電腦時間
Windows XP 2008年6月30日 2010年10月22日
Windows Vista 2010年10月22日 2011年10月22日
Windows 7 家用入門版、家用進階版、旗艦版 2013年10月31日 2014年10月31日
Windows 7 專業版 2013 年 10 月 31 日 尚未公布
Windows 8 2014 年 10 月 31 日 尚未公布
Windows 8.1 尚未公布 尚未公布

(表格說明:根據微軟釋出的產品生命週期表,Windows 7、8零售版本從今年10月31日起停售。)

而除了Windows 7以外,2年前推出的Windows 8零售版本也會一併停售。

微軟在2012年釋出Windows 8作業系統以來,採用率一直不高。Net Applications發佈的市場調查報告顯示,Windows 8和8.1在今年10月底市佔率終於突破16%。而停產的Windows 7則是表現最好的作業系統,市佔率高達5成,有53.05%的微軟用戶採用。其次為已退役的Windows XP,至今仍有17.18%市佔。


Windows 8.1 Windows 8 Windows 7 Windows Vista Windows XP Windows old
不同版本作業系統佔全微軟作業系統銷售比例 10.92% 5.88% 53.05% 2.82% 17.18% 1.68%

(表格說明:微軟Windows 7作業系統仍然是目前賣最好的產品,有高達53.05%市佔。資料來源:Net Applications

微軟目前在全球電腦版作業系統市佔仍大幅領先,有高達91.53%採用率。蘋果則位居第二,佔比7.05%。

Windows 7的主要支援時間預計只到明年1月底,延伸支援到2020年1月14日。Windows 8的主要支援到2018年1月9日。

作業系統版本 停止主要支援 停止延伸支援
Windows XP 2012年4月10日 2014年4月8日
Windows Vista 2012 年4月10日 2017年4月11日
Windows 7 2015年1月13日 2020年1月14日
Windows 8 2018年1月9日 2023年1月10日

(表格資料來源:微軟Windows週期資料表

今年4月Windows XP作業系統才剛退役,微軟全面停止延伸支援。而隨著時間推進,Windows 7也面臨淘汰。今年微軟已釋出最新Windows 10預覽版本,回歸開始鍵介面,試圖挽救低市佔率的Windows 8。Windows 10預計明年上市。

enter image description here
(圖說:微軟釋出最新Windows 10預覽版本,預計明年上市。圖片來源:微軟

資料來源:微軟VenturebeatNet Applications

往下滑看下一篇文章
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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓