2015年行動PC三大觀察重點|數位時代 BusinessNext

一、2in1 PC最具成長潛力，常規筆電回歸實用面

所謂的2in1 PC產品是指兼具平板及筆電功能，硬體設計上有插拔式、旋轉式、翻轉式等，隨價格逐步到位、規格快速優化下，預期2015年將快步成長，特別是盛傳蘋果將推出12.9吋的iPad Max，對市場的推動力值得觀察。TrendForce筆記型電腦分析師陳虹燕表示，2014年2in1 PC佔整體筆電市場僅4～5％，到了2015年可朝向8～10％前進。

另外，微軟下一代作業系統Windows 10回歸桌面設計，對於傳統的掀蓋式筆電（Clamshell NB）使用者來說，無疑是鍵盤與滑鼠黃金組合強勢回歸。一旦回到桌面的使用情境，使用者觸摸顯示螢幕的機會將進一步降低。TrendForce預估2014年掀蓋式的觸控筆電滲透率僅9％，2015年滲透率可能就此打住，難以成長。

二、微軟、Google與英特爾補貼政策，牽動市場發展

Google主打雲端概念、低價的Chromebook在今年成績不俗，但微軟不干示弱，祭出補貼方案，讓品牌業者推出Windows低價筆電，Chromebook出貨也受到影響，估算今年Chromebook的總量約650萬台，滲透率約4％，預估2015年Chromebook出貨總量可望小幅提升至800萬台。

微軟與英特爾今年對於筆電與平板市場都祭出強力補貼，因而影響到兩大業者的營收。補貼政策是市場最強烈且直接的推動力，但需尋找市場中具有發展性的方向來進行扶植才具意義，例如2in1 PC或是具備雲端概念的產品。微軟、Google與英特爾三大巨擘在筆電與平板市場的動作，是牽動2015年市場發展的重要指標。

三、平板尋找生機，開拓新應用為成功關鍵

陳虹燕表示，今年強勢的平板品牌蘋果與三星都出現出貨衰退或停滯的狀況，顯示市場趨向飽和，且缺乏換機動力，儘管價格是平板市場的良藥，但良藥苦口，過低的售價導致許多白牌無法存活，也使得產品缺乏差異性。再加上，面對尺寸上重疊的2in1 PC來勢洶洶，平板市場規模被壓縮的壓力增大，因此，如何創造新的應用將是接下來的課題。而平板價格維持低檔，利於進入某些特殊市場，如早期教育市場或餐飲服務業等，但成功與否的關鍵仍在內容服務。

TrendForce預估，2015年筆電總量約1.746億台，年成長0.6％。平板電腦已經進入成熟期，品牌業者若不找出新應用或商業模式，將面臨其他裝置的強勢競爭而淘汰，預估2015年平板電腦市場總量約1.856億台，年衰退3.5％。

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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。