P2P軟體創造新獲利模式|數位時代 BusinessNext

想要看最新的哈利波特電影，或是聽聽孫燕姿的新歌，你會怎麼做？答案恐怕是「去網路抓抓看吧」！現在想要取得影音娛樂內容，愈來愈多人寧可求助於書桌上的電腦，而不是巷口轉角的那家百事達或是唱片行，隨著網路頻寬的擴充和「點對點」(Peer to Peer，簡稱P2P)傳輸軟體的使用，從網路下載免費的音樂或電影，已經從一種趨勢轉變成理所當然的行為。國內P2P軟體業者如EzPeer和Kuro飛行網幾年前搭上這班順風車，以收取低廉費用提供超過數十萬會員交換檔案的P2P平台來獲利。根據市場調查機構CacheLogic估計，全世界超過三分之一的網路資料傳輸量來自P2P軟體，在任何一個時間點都有超過數以千萬計的人在使用各種P2P軟體分享或下載檔案。P2P軟體與生俱來的無私特質雖然照顧消費大眾，卻苦了傳統的影音內容產業，被視為後現代的盜版。

P2P是非法的代名詞？

翻開歷史，P2P軟體和影音內容產業之間的鬥爭從來沒有停過，近幾年更是上演了好幾場重要的戰役。今年九月，台北地方法院宣判飛行網Kuro侵害著作權法，利用P2P軟體的優勢，提供會員下載和傳輸未經授權的數位影音檔案。此結果判罰的對象不只飛行網負責人，連其中一名大量使用飛行網服務的會員也遭殃。
今年六月，以美國米高梅電影公司(MGM)為首的美國電影業者和唱片業者控告擁有Morpheus和Grokster等P2P軟體的StreamCast公司侵權一案，經過長達將近四年的訴訟，美國最高法院宣判侵權情事成立，並表示P2P軟體業者必須對會員非法交換數位影音檔案負責。
從最早的Napster，中期改良的Grokster、KaZaA，到現在的eDonkey、BitTorrent，P2P軟體業者在法律上可說是節節敗退。除了美國米高梅電影公司控告Grokster一案、台灣飛行網的敗訴，連澳洲聯邦法庭也於九月裁定KaZaA軟體的侵權罪行。就在種種的跡象顯示P2P軟體幾乎要被趕盡殺絕的時刻，出現了一道曙光。

擁抱科技搏翻身

日前，美國唱片工業協會RIAA(Recording Industry Association of America，簡稱 RIAA)對包含eDonkey在內的七家美國P2P業者提出聲明，表示根據最高法院的裁決，任何傳遞違反著作權法內容的P2P服務都應立即被停止。
值得一提的是，理直氣壯的同時，此次聲明中卻史無前例地表達了和P2P業者共商解決辦法的意願。「P2P軟體的發展潛力是有目共睹的，我們也很希望和P2P業者一起合作，」美國唱片工業協會董事長Mitch Bainwol在媒體上表示，「但關鍵在於必須提供使用者合法的數位內容。」
的確，有別於以往視MP3和P2P為毒藥的傳統態度，影音內容產業現在正積極擁抱科技，像是iTunes、Yahoo、MSN等大型線上音樂商店業績蒸蒸日上，昔日和盜版一詞密不可分的Napster也在二○○三年轉變為合法的網路音樂商店，為P2P軟體找到了翻身的機會。

找出雙贏的獲利模式

過去P2P業者獲利模式大概分成兩種。以目前全球使用者數量最多的eDonkey為例，第一種是廣告收入，讓使用者免費下載軟體，但是在使用軟體的時候會跑出許多廣告；第二種是使用者付一定費用下載另一個版本的軟體，使用時不會看到任何的廣告。有鑑於在現行P2P軟體上流通的，都是非法的檔案，未來的P2P軟體將具備能夠偵測所有檔案是否經過合法授權的機制。
為了創造影音內容業者和P2P軟體業者的雙贏，以後會有一些新的營運模式產生。第一個可能是P2P軟體還是免費，但是使用者會先被強迫要求觀賞特定的廣告內容之後，才可以下載音樂或是電影，這種方式讓使用者變成金流機制裡的「啟動者」(Initiator)，P2P公司和唱片業者則共同分享廣告收入；第二個可能的方式是「獎勵制度」，使用者若將音樂推薦給其他朋友，並且造成他人購買行為的話，就可以得到點數，累積足夠的點數，就可以購買自己想要的音樂。
目前所有的合法線上影音，都是採用中央管理(centered)的概念，也就是只能透過特定的網路商店取得數位內容，使用者無法彼此交換(iTunes除外，買一首音樂最多可以分享給十台電腦使用)。這樣的管理方式，本質上就和以去中心化(de-centered)為技術根基的P2P軟體背道而馳，因此P2P業者要邁向合法的道路的確不會太好走。但可以確定的是，這個分享的架構和概念，正在努力地蛻變中，未來將會有合法且「便宜又大碗」的P2P服務產生。

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。