向開發者生態系宣戰的蘋果WWDC2015
向開發者生態系宣戰的蘋果WWDC2015
2015.06.09 | 蘋果

WWDC2015開幕演說才剛剛落幕。如果仔細觀察在網路上的社群,無論是網上或線下共同聚集收看實況轉播的,會發現在現場的氣氛與以往WWDC進行時的熱烈有顯著地不同。今年Tim Cook甚至少了許多數字的激情,但對比以往,蘋果新技術與新服務的宣告,卻讓大夥兒少了一次又一次的驚嘆、歡呼與驚奇,有了更多鄙視的嘲笑與無奈。

WWDC2015主要環繞在蘋果最重要的三個系統生態系的更新,傳統PC的OSX El Capitan, iOS 9與WatchOS 2。這三個生態系幾乎主導了蘋果的全部,除了車與TV還沒有成為完整系統生態系的全部外,幾乎是蘋果最重要的賺錢來源,也吸引了無數的唱片公司、歌手、軟體公司、新創公司與開發者。

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在觀看WWDC2015的當下,在Tim Cook與他的同事們介紹任何新技術時,大夥兒卻幾乎都是默不作聲。OSX Windows Management, Safari Pin, Note, Siri Proactive Assistant, Map, News, Wallet, iPad Multitask 甚至 Apple Music的發表都讓人了無生趣。

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這些東西彷彿似曾相似?OSX Windows Management不就是Windows 7以降的Aero就一路在改良的設計嗎?當你按下 「Win + 方向鍵」就可以達成的視窗整理功能,只要你的電腦允許,多螢幕切換也不是什麼大問題,這原來不是OSX周遭有廠商做出的效果嗎?Safari Pin不就是某些Chorme Extension設計可以達成的功能?

看起來與Evernote功能與介面似曾相似的Notes
(圖說:看起來與Evernote功能與介面似曾相似的Notes,數位時代攝影)

Notes的一切的一切,可以截圖、可以截網頁、截任何多媒體素材,然後幫你存在iCloud上同步,不就是Evernote本來就有的功能?Siri Poractive Assistant不就是Google Now嗎?而且還是Google Now之前就已經陸續做到的生態系,Apple的開發者生態系沒有那麼優良的演算法吧?眾人都在懷疑他們怎麼做到相簿搜尋時,可以找到對的Eddy Cue的人臉辨識技術,那可是Google與Microsoft都花了許多錢、許多時間、蒐集了超級多的資料來訓練、調整了演算法才能做到的結果耶?

像極了Google Now的Sire Proactive Assistent,卻令人摸不著後頭用了什麼魔術般的技術
(圖說:像極了Google Now的Sire Proactive Assistent,卻令人摸不著後頭用了什麼魔術般的技術,數位時代攝影)

更遑論Apple拋棄了Google Map,結果現在還敢自豪講出在自家Map的軟體上,在做公共運輸運算的服務,敢問Apple的資料來源是Open data、爬資料還是乾脆幫政府建API呢?Google與大陸的百度Baidu在這塊都下了苦工啊?Map的更新,數年就僅止於此?有大筆現金的Apple為什麼不砸錢砸技術建自家的圖資呢?如果你想建立更好的生態系,這些都是應該做的吧?而不是只是抄人家的商品,透過Spotlight這種深度結合的Search API,把人家辛苦建立的Data Bank信手拈來,如果生意好順便再做一支把它幹掉這樣吧?

終於整合了公共運輸資訊的Apple Map
(圖說:終於整合了公共運輸資訊的Apple Map,數位時代攝影)

News這個所謂新的App,讓我們看到iOS對所有出版商告知原本「書報攤」死亡的宣告,這不是蘋果原有的服務環嗎?沒有新改良、就推出一個所謂的News,這看起來只是蘋果內部另一個團隊做出的成果,彼此是衝突的呀?這個服務也讓我們看到Flipboard, Feedly與Google Play Newsstand(Google Play書報攤,前身為Google Trend)的影子,哪裡新?演說裡提到將與出版商密切合作,請問商業模式將是廣告分潤、拆帳還是基本內容服務費與使用者閱讀數服務費呢?以前推出這些服務的時候,同步也推出過iAd吧?這些服務將要怎麼整合呢?iOS要不要順便考慮做好自己的Analytics體系,起碼買一家整合吧?你不是都會買Testflight整合了嗎?還是打算向Google Analytics與Yahoo! Flurry等體系靠攏?

宣告書報攤死亡的News,是出版商的未來嗎?
(圖說:宣告書報攤死亡的News,是出版商的未來嗎?數位時代攝影)

Apple Pay與Wallet說了半天,打死一票銀行自家的App,一堆開發者新創公司想要做的Reward System,也只在北美多整合了一家信用卡體系、並打出了最靠近的英國市場服務而已啊?Apple的Business Development與政府談判應該沒有這麼差勁吧?iPad Multitask向Samsung致敬就算了,哪天蘋果說他重新發明了筆,跟三星S pen一樣出了一支Apple Pan,我們應該也不要感覺太意外就是了。

顢頇學步的Wallet,企圖打垮一票Reward System Based的新創,台灣的Richi與Sharelike要小心了
(圖說:顢頇學步的Wallet,整合了Square的服務,企圖打垮一票Reward System Based的新創,台灣的Richi與Sharelike要小心了,數位時代攝影)

快速回顧?這次的One More Thing 給了音樂

Apple Music殺的人就可多了,雖然會前一天我們已經從Sony Music聽說蘋果將出新的音樂串流服務所以沒那麼意外,但除了Spotify表示膝蓋中了一箭,台灣的KKBox可能也在內傷(還好他們至少還有KKTix),新的7/24電台服務也讓 Pandora/Tidal 躺著也中槍。更無論Vevo這種MTV/宣傳服務商,Apple想要的,可是整個生態系哪!它想要拿、整合任何它想要整合的資料!

整個WWDC開幕演說唯一吸引人的三點,可能就是Metal的底層將遍佈OSX、iOS、WatchOS 2可以開放原生App進駐,以及Swift 2的Open Source了,這讓開源圈有機會興奮一下,也許以後有機會用Swift實作服務在不同的平台上了。

快速回顧?Swift成開源、串流服務Apple Music、Apple Pay結夥Square

Gizmodo 的 Kate Knibbs 在會後甚至用了「蘋果今天在WWDC2015打算殺掉的一切」為標題來諷刺蘋果那沒有任何新創意的產品生態系發展方向。我們不是故意要這樣嗆蘋果的。我想大夥兒都同意一件事,我們認為蘋果開創出了行動領域的新發展,這10幾年來無論iPod, iPhone, iPad甚至Macbook Air等等都走出一條全新的道路,引領著無數歌手與開發者共創了這個新的生態系。Apple甚至在WWDC很自傲的說:在今年,Apple發給開發者與歌手的錢已經超過300億美金!!多驚人的數字!!在零售業可是很耀眼的成績!!但就算蘋果經手這麼多產品、金流、而且公司市值高漲所帶來的手中現金如此可觀,我們對它的期待就總是希望它可以引領出新的方向,做出許多我們認為不可能的挑戰。

宣戰的開始?蘋果坑殺開發者生態系?

就拿一個多星期前才剛舉辦完的Google I/O 2015,Google展現了將要透過自有運算基礎建設與系統平台推升整個未來商務的生態系,涵蓋家(智慧家庭)、車(智慧運輸)、公共服務(智慧城市)與雲體系,並整合、開放更多他們花了大錢研發的AI技術(32節點深的類神經網路、深層學習)來辨識人的一般語意。兩家公司一樣有錢有資源,卻對開發者生態圈提供完全不同檔次的服務啊。服務商、新創公司、開發者將會往哪裡去呢?

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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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