MIMO讓數位家庭成真|數位時代 BusinessNext

當無線區域網路(WLAN)市場只剩下殺價競爭時，所有的網通廠商都在期待，下一個世代的技術能夠趕快出現。以MIMO為核心技術、更高速、傳輸距離更遠的802.11n規格，可能就是眾人的期待。

網通業的下一個藍海

什麼是MIMO？中文很拗口，叫做「多重輸入與多重輸出」(Multiple Input Multiple Output, MIMO)。在過去的無線網路設備中，大多利用二支天線切換接收，選擇其中收訊較好的一組天線來傳送與接收檔案，這種方式常會受到障礙物與其他電波的干擾影響傳輸效能。但最新的MIMO技術，則是利用三組天線同時傳送及接收資料，除了速度可以達到現在的三倍外，MIMO還可以利用環境中的反射波來組合訊號，因此就算是障礙物多的環境(如隔間多的房屋)，也可擁有穩定快速的訊號，克服目前無線傳輸技術的弱點。最重要的是，這個技術還可以跟過去的802.11a/b/g規格相容，不會發生衝突。
在催生這項傳輸標準的IEEE(國際電機電子工程師組織)裡，目前有英特爾(Intel)支持的TGn Sync，以及博通(Broadcom)為首的WWiSE兩大聯盟正在互相競爭，由於市場產值一年高達十億美元，每年都有三成以上的成長，因此雙方在規格競爭上誰也不讓誰。「目前沒有任何一方有辦法超過IEEE規定的七五％支持率，這爭論至少要到明年才有可能定案，」目前正在參與標準制定的建漢科技美國分公司總經理汪修銘表示。
雖然802.11n的標準規格還沒有抵定，但目前這兩大陣營中，已經有很多晶片設計業者等不及，先行推出「Pre-N」的產品，而這些業者推出的產品，都是運用MIMO技術。也因為如此，這個新的無線傳輸技術自然成為市場上的焦點，誰能運用的更純熟，誰就可以在下一個世代的無線網路世界中存活下來。

高速而穩定的無線影音

「MIMO技術的出現，讓數位家庭的夢想能夠真正實現，」工研院IEK主任杜紫宸指出，以目前高畫質的電影畫面來說，至少需要每秒二十五百萬位元組(Mbps)的傳輸能力才可以讓畫面穩定播放，不會發生延遲的情況。雖然現在的802.11a與11g的傳輸速度都超過這樣的標準，但因為11a採用的頻道需要被各國政府授權，而11g的頻率為公共使用，干擾較多，「同時具備二．四和五兆赫茲(GHz)的MIMO，徹底解決了這個問題。」
雖然IEEE要廠商不要偷跑，但Airgo從博通手上搶下Belkin這個大客戶，在去年底率先推出以MIMO技術為主的Pre-N無線設備接收器(AP)，並且大獲好評後，讓還沒投入這塊市場的廠商們，緊急變更產品推出時程，陸續在去年底推出類似產品。

英特爾強勢主導標準制定

近年扛著「數位家庭」大旗的英特爾，自然也不會放過802.11n的市場。雖然由英特爾主導的TGn Sync組織，在IEEE裡獲得比較大的支持，但是卻有逐漸下滑的跡象。為避免夜長夢多，十月初，英特爾決定冒險組成「跨黨派」小組，找上博通、Atheros、Marvell、瑞昱等競爭對手，以及蘋果、新力與思科等品牌設備業者，總共二十七家大廠成立新的組織——EWC(Enhanced Wireless Consortium)，目的就是加速802.11n規格的通過速度。
由於EWC的成員幾乎就是目前第一線的無線區域網路大廠，市占率(晶片與設備)合計超過八○％，因此外界多不敢小覷EWC所提的802.11n標準提案。甚至另有說法指出，由於EWC成員的市場力量相當龐大，就算最後IEEE沒有採用EWC所提的技術標準架構，但他們挾著龐大的市占率，可能還是會成為802.11n市場的最大贏家。
這樣的一個「怪物」組織成立後，甚至引起美國聯邦政府的注意。根據(華爾街日報)的報導指出，反壟斷的執法人員最近一直在評估，英特爾以及其他加入組織的廠商，想要用壓倒性的力量「控制」無線通訊標準制定，是否觸及違反競爭的行為。
除了業者之間的相互角力外，消費者是否願意接受新技術，也是一個重要關鍵。以友訊推出的MIMO無線設備接收器而言，零售價格為六千五百元，比一般規格的三千五百元高出近五○％，目前僅處於「先期採用者」(Early Adaptor)的階段。另外，由於MIMO目前仍然比較耗電，所以內建在筆記型電腦的應用，初期會比較受到限制，因此這些廠商的著眼點還是在家庭市場。不過可以發現的是，在EWC組織中，僅新力、三菱、三洋等三家日系家電業者加入，未來802.11n在家庭市場的普及，能否僅靠這兩、三家業者，仍有待時間的考驗。

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。