誰能打敗 Google?|數位時代 BusinessNext

這一天終於來到，只是比所有人預期的都早。今年十一月十六日那斯達克收盤，Google股價衝破四百美元，並以一千一百億美元市值，超越思科(Cisco)的一千零八十億，躍升為全球最值錢的網路公司，也標示網際網路產業的重心，從提供硬體的網路設備商，交棒到提供服務的網路服務商手上。僅管思科在二十四小時後宣布一項六十九億美元的新收購案，但股價幾乎紋風不動，投資人的興趣早已轉移了。

Google 比思科更值錢

這不是Google締造的第一個記錄，也不會是最後一個。一九九九年六月，在(數位時代雙週)創刊前夕，美國(商業週刊)(Business Week)公布那一年度的(全球科技一百強)(Infotech 100)名單，位居榜首的是美國線上(AOL)，當時它的撥接用戶數、每人每月帳單金額和網路廣告收入，都排全球網站第一。同一時間，成立剛滿八個月的Google，則急著找第二筆創投資金挹注。如今，美國線上正忙著找買主脫手，而Google則是爭取接盤的兩家公司之一。
二○○○年三月，當思科市值衝破五千億美元，超越通用電器成為全球最有價值企業時，Google才剛開始要找一位資深經理人來當執行長，以輔佐兩位從來不曾在企業上過一天班的創辦人。
這兩位大多數人叫不出名字的佩吉(Larry Page)和布林(Sergy Brin)，今年僅三十二歲，已登上老牌話題雜誌(浮華世界)(Vanity Fair)上個月的(二○○五全球新成就榜)榜首，影響力暴漲。Google的一舉一動，都被媒體拿放大鏡檢驗，今年以來，從入股百度、自微軟挖角李開復、不缺錢卻增資募集四十億美元、推出地圖(Google Earth)和網路電話(Google Talk)，以及最近極富爭議的參與投資打造舊金山為寬頻城市、不顧版權爭議要掃瞄全世界圖書館藏書，新聞焦點始終圍繞著它。

眼前只有百度能打敗Google

「我們到底能不能有一天不報導Google新聞？看來很難，」關注科技業動態的美國「矽谷在線」(Siliconvalley.com)編輯在網站上自嘲。不久前，佩吉和布林不顧董事會的意見，堅持把自己年薪從十五萬美元砍到一塊錢，並放棄支領任何獎金和股票選擇權。別以為他們很慷慨。這兩人今年已各售出七億美元股票，手上還各有價值一百億美元的Google股票。
全球的上網者已達十億人，可搜尋頁面也超過八十億個，在龐大使用族群和茫茫網路大海中，Google要扮演幫上網者扒梳全球網路訊息的角色，愈來愈穩固。誰能撼動Google地位？如果真有夠份量的挑戰者，最有可能就是來自中國的百度。
百度挾著中國一億上網者和八億中文網頁做基礎，成立時間雖比Google晚一年半，但後勢看好。十年前，中文網頁占全部網頁的比重不到一％，五年前上升到五％，目前則為一○％。隨著以中文為母語的上網者持續增加(主要來自中國大陸)，中文網頁的數目也在快數增加。鎖定搜尋中文內容的百度，目前市值雖不到Google的二％，卻佔住變現中文網路影響力的絕佳位置。

挾中國市場一拚

「Google打遍天下無敵手，沒有人治得了它，」百度創辦人暨執行長李彥宏接受(數位時代雙週)專訪時比較，「Google能搜八十億頁面，百度能搜八億，趨勢是朝著對百度更有利的方向走。」他強調，五年前要做這件事，即使技術再好，條件也不存在，「沒有足夠的中文頁面可以搜。」
根據網路流量調查公司Alexa今年九月份的報告指出，全球前十大流量網站中，就有四家來自中國，前二十五大有八家來自中國。全球流量前五大網站依序為雅虎、MSN、Google、雅虎日本和百度。
今年五月，Google正式成立中國分公司，董事長施密特(Eric Schmidt)在六月底還飛了一趟北京，到百度辦公室與李彥宏密商。事後雙方都沒有公開談話內容，但外界推測應該是Google洽談收購百度，但是李彥宏拒絕，只允許Google投資取得二．六％股份。
這場越級挑戰大賽，勝負未必是以規模來分，就像美國線上和Google早年的差距，完全看不出現在會位置互換，不論是Google繼續稱王，或百度靠中國勝出，唯一可以確定的是，他們的一舉一動，都將大幅改寫網際網路的面貌。

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。