[數位觀點] 從金牌特務看智慧眼鏡的極限|數位時代 BusinessNext

最近在全台熱賣的動作特務片《金牌特務》（Kingsman：The Secret Service）開出2億1550萬票房佳績，蟬聯票房冠軍，華麗的武打動作兼具黑色幽默的手法搏得觀眾好評，而片中各式充滿科技感的道具，也成為本片的一大賣點。其中最引人矚目的就是所有金士曼特務必備的英倫紳士風智慧眼鏡，這副眼鏡在片中可以開視訊會議、在平面上投影資料、即時錄影和回傳和辨識真實世界的物體和人，對照剛落幕的世界行動通訊大會（MWC）各大廠紛紛祭出最新的智慧眼鏡和VR頭罩，頓覺現在的科技水平要達到「金士曼智慧眼鏡」的境界，恐怕還需要十年以上。

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（圖說：電影《金牌特務》中的智慧眼鏡，兼具時尚感和強大功能，成為電影中的一大亮點。照片來源：Kingsman The Secret Service官方粉絲團。）

你也許會問：視訊會議、錄影和平面投影有什麼了不起，這些Google眼鏡都可以做到，還可以導航和回E-mail呢！而年初微軟耗時五年推出的HoloLens虛擬實境眼鏡，還可以像電影《關鍵報告》一樣，在虛擬世界中創造3D影像，讓人對於智慧眼鏡的未來充滿信心，彷彿下樓去燦坤買智慧眼鏡的日子已在轉角了，但，真是如此嗎？你不妨自問，即使不問價格（第一代Google眼鏡試用版為1500美元，HoloLens價格未定），你真的願意戴著活像未來版的孫悟空頭箍（Google眼鏡）或是《X戰警》雷射眼眼罩（HoloLens）走在路上嗎？

雖不知道你的答案為何，但至少現階段我不願意戴著智慧眼鏡出門，在它尚不足以成為時尚配件之前，我懷疑智慧眼鏡成功商品化的可能性有多高。所謂時尚配件，不見得非得要出自高端精品設計師之手，但至少要讓人放在身上時，感到舒適與自信，全然接受與擁抱這個配件是自己身上的一部分，而非躲躲藏藏，彷彿見不得人。

美國知名創投Fred Wilson日前提到智慧手錶在兼具美感與功能之前，恐難成為主流商品，而眼鏡跟手錶比起來，又更是如此，手錶造型即使亂七八糟，通常也不會成為目光停留的第一站，但眼鏡或頭罩是放在臉上的東西，堪稱一個人的門面，一個智慧眼鏡即使功能做得再強大，但少了時尚感，要人輕易買單，談何容易。

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（圖說：Google眼鏡年初宣告第一代產品停產，商業化失敗，將重新來過。）

何謂兼具時尚和功能的智慧眼鏡？也許從《金牌特務》中可以略見端倪。「金士曼眼鏡」不僅時尚，出自英國百年眼鏡品牌Cutler and Gross，而且使用情境也非常合乎使用者習慣，無論是外型設計還是功能，都幾乎達到了一副完美的智慧眼鏡的技術極限，雖然只是一部特務電影中的道具，但卻讓我們看到了何謂真正來自未來、友善使用者的智慧眼鏡。

以視訊通話為例，目前市面上絕大多數的智慧眼鏡都是在鏡片成像對方的影像，但視訊通話一直以來最大的缺點就是，鏡頭與螢幕的位置不同，無論你是用什麼載具進行視訊，大多數人都是看著螢幕中的對方說話，但在對方的眼中你並沒有在看著他，這就少了點眼神交流的感覺，而且受限於鏡頭角度，你通常只能看到對方的上半身，然而，在《金牌特務》中的一幕，當特務們戴上眼鏡開會時，對方的全身影像會直接投影在你所處的空間中，每個人都坐在自己的位置上，彷彿所有人此時此刻都在同一個空間中開會，身歷其境。

而當主角深入敵營需要找到一台筆電時，眼鏡立刻就為使用者偵測畫面中的筆電在哪裡，幫助主角迅速找到筆電駭入敵營系統，這些應用情境，不僅解決了現代科技的侷限，更為科技所能為人類帶來的便利生活增添無限的想像空間，讓穿戴式眼鏡不只是酷炫的玩具而已，而是真正能在現實世界幫助人類的工具，更重要的是：同時兼具時尚感。

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（圖說：當智慧眼鏡不時尚，你有多大動力將他戴在臉上？圖為微軟HoloLens。）

根據AugmentedReality.org的預測報告，智慧眼鏡的出貨量將會在2020年達到10億支，並且在十年內超越智慧型手機的出貨量（2014年全球智慧型手機出貨量為11.67億），顯見市場對於智慧型眼鏡的應用潛力非常有信心，而HTC在本屆MWC展出VR頭罩，從智慧型手機跨界到穿戴式頭罩，Sony和Oculus也都展示了最新一代的智慧眼鏡技術，顯見各科技大廠對智慧眼鏡的濃厚興趣，但即使是被外媒評為Google眼鏡最強勁對手的Sony智慧眼鏡，其導航功能從展示影片上看來確實相當直觀友善，但一旦回到外型設計，一如年初才宣告砍掉重練的Google眼鏡一樣，美感依然不合格。

正如蘋果執行長庫克在《紐約客》報導中所說的：「我們一直都覺得智慧眼鏡是個不太高明的策略，因為人們根本不會想要真的戴上這些眼鏡到處跑。」美感聽起來抽象，但卻是穿戴式裝置能否成功被大眾接納的關鍵。看著《金牌特務》裡的西裝特務一邊戴著復刻經典款眼鏡，一邊透過鏡片迅速判斷敵情，帥氣地鏟奸除惡，再看看MWC上的智慧眼鏡，不禁心想：即使帥氣如007，一但戴上這些眼鏡，恐怕再怎麼樣也帥不起來了吧？而到底要到何年何月，一如金士曼智慧眼鏡般完美的智慧眼鏡才能真正走入日常生活？且讓我們期待十年後的MWC吧。

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。