需求待創造,智慧家庭難普及
需求待創造,智慧家庭難普及
2015.03.16 | 科技

智慧家庭概念成形已久,但大多停留在紙上談兵階段,2015年終於站上重要轉折點,包括電信商、硬體廠與網路公司都意識到物聯網即將帶來的巨變,但消費端依舊沒有明顯的急迫性需求,因此現在的首要目標不只要站穩風口,還要製造東風,有了東風,有了大量的需求量,才會有更多的機會。

「只要站在風口上,豬都能飛。」這是出自小米科技創辦人雷軍口中一句很知名的話。但對物聯網廠商來說,「物聯網的風在哪裡呢?」中國知名創投經緯中國合夥人萬浩基就坦白地表示,「物聯網還沒有Ready,我對物聯網發展趨勢比較悲觀,我認為還需要5年的時間,才會到達爆發期。若以比例來看,目前經緯中國投資的10個團隊裡頭,只有一個是物聯網相關。創投的存在就是為了賺錢,現在還不能賺大錢,就不會投入太多在裡頭。」

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(圖片來源:三星提供)

智慧家庭慢熱,廠商著急

萬浩基認為智慧家庭無法快速起飛的原因有兩個:一、現行支撐智慧家庭的硬體生態鏈根本不夠完整。對比軟體開發環境,三、五個人就可以組成一間軟體公司,然後利用亞馬遜AWS雲端服務、開源免費開發工具、模組來開發產品或服務,但三、五個人也可以開發智慧型手機嗎?二、物聯網產業的商業模式還沒有定調,硬體製造成本比軟體高太多了,現行鼓吹硬體免費的商業模式雖然盛行,但許多廠商只是經營小本生意,這並不會成就一家偉大的公司。

此外,沒有急切的需求也是一個問題。目前一般消費大眾對於智慧家庭的生活樣貌,其實還沒有太多想像,也沒有太多立即性需求。你在路上隨便找一個家庭主婦,你問她,現在的冰箱哪裡不好用呢?主婦可能覺得冰箱好不好用不重要,她只想遠庖廚。尤其在年工時超過2千個小時,排名在全球前5名的亞洲國家,智慧家庭實在距離一般人的生活太遙遠,遠得像是富豪家中向賓客炫耀的一種展示品罷了。

因此「創造需求」成為科技大廠催生智慧家庭市場成長的首要目標。為了解決現在的慢熱困境,科技大廠紛紛借東風,希望先有風,這樣才有機會站在風口上。

2014年12月,小米宣布斥資12.66億元人民幣,入股中國知名家電大廠美的集團,獲得1.29%的股份。「我們要在5到10年,讓所有的家電都變成智慧型設備。」雷軍在年初的小米手機Note發布大會上說。小米推出智慧模組、中控App與雲端服務解決方案,家電廠商只要把智慧模組裝在家電中,就可以將傳統家電升級為智慧家電。而這個智慧模組的價格相當便宜,每組只要22元人民幣,未來還會降到10元人民幣,相當於一杯咖啡的花費。現在已經有飛利浦等13家照明廠商決定採用小米的智慧模組。

此外,小米也提供智慧家庭的控制App,把所有的智慧家電操控整合在手機上。最後還為廠商提供小米雲與金山雲等雲端服務,進而解決智慧家電與傳統家電無法相通的問題。為了讓使用者更容易理解與體驗智慧家庭生活,雷軍還另外砸下6千萬元人民幣,在北京成立智慧家庭體驗館「愛空間」,並且標榜每平方公尺(0.36坪)699元人民幣、20天內可以完工。

科技大廠紛紛卡位,發展生態鏈

「5年內我要投資100家智慧硬體公司。」雷軍手上的順為基金,也投資製造行動電源的紫米、空氣淨化器的智米公司與製造小米耳機的加一聯創,這些新創公司跟隨著小米物聯網生態鏈一起發展。

目前最受市場關注的是,專注穿戴式裝置才一年、估值就已超過3億美元的小米手環製造商華米。華米科技來自中國安徽,本來是一家專注於平板與智慧型手機研發的公司,在獲得小米與順為基金的A輪投資後,在2014年轉向穿戴式裝置發展。2014年7月底小米手環上市,售價只要79元人民幣,主要功能是記錄使用者的運動數據與監控使用者的睡眠狀況,這麼低廉的價格威脅著市面上所有的智慧型手環廠商。

小米手環短短半年內的出貨量已經突破100萬支,在台灣的銷售量也衝破10萬支。「用戶的參與,就是小米手環的核心價值所在,一款手環,如果沒有用戶的參與,是玩不起來的,也就沒有價值。」華米創辦人黃汪如是說。

除了手握智慧型手機的小米,騰訊也廣招合作夥伴衝刺智慧家庭領域,並且於2015年投入20億元人民幣,培養硬體合作夥伴,共同推動WeChat硬體開放平台,預計3年內要幫1千家公司實現網路化。除了介接WeChat硬體開放平台外,騰訊還將把智慧型設備都擬人化了,把這些設備當成一個個WeChat帳號,使用者只要打開WeChat就能和智慧家電溝通。舉例來說,騰訊相框的使用者,只要掃描QR Code就可以加入騰訊相框的公眾帳號,WeChat用戶就直接以這個帳號操縱相框,不再需要額外下載App,也沒有太複雜的物聯網設定,即可輕鬆進入物聯網世界。

台廠Garmin也與WeChat合作,在WeChat內開設「Garmin Club」官方帳號,隨時追蹤使用者的運動足跡與心跳,並且分享每項健身成就。未來還會有更多廠商依循這個模式與WeChat合作。

目前微信月活躍用戶數超過4.38億、QQ則是8.29億,兩者加起來的用戶數量已經破10億,對於缺乏用戶的智慧家庭硬體製造商來說,10億用戶的魅力非常大。騰訊缺乏智慧硬體,而智慧硬體廠商缺乏大量用戶,兩者合作共同創造生態圈,因此智慧家庭硬體製造商只要專注於硬體製造,後端的連網就交給騰訊的平台,這將是一個兩全其美的未來。

各大廠商智慧家庭布局

騰訊
1.2014年宣布推出QQ物聯平台。
2.2014年與豐唐物聯簽訂戰略合作協議,發展智慧家庭物聯網業務。

三星
1.2014年發布Smart Home。
2.2014年創立物聯網協議Thread。
3.2014年以2億美元收購智慧家居廠商SmartThings。
4.2014年開放Smart Home平台,面向開發者開放SDK開發工具。

小米
1.2012年小米盒子上市。
2.2013年智慧電視與路由器上市。
3.2014年投資智慧裝置公司華米,同年小米手環上市。
4.2014年投資O2O銷售平台。
5.2014年小蟻智能攝像機、智慧插座、智慧電燈泡上市。
6.2014年投資美的集團。

蘋果
1.2014年收購耳機廠商Beats。
2.在2014開發者大會上,宣布進軍智慧家庭市場,發表全新HomeKit智慧家庭平台,未來可整合各種智慧家庭App。

資料來源:2014中國智能家庭調查報告

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(尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第250期)
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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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