宏遠電訊靠通話品質取勝|數位時代 BusinessNext

二○○○年時，台灣電信總局開放二類電信執照，近百家業者投入網路電話，在激烈競爭五年之後，二○○五年的現在，宏遠電訊成為市場獨大的二類電信公司，光是二○○四年的營業額就高達新台幣十四億元。
所謂的「二類電信」，是指業者將企業用戶的電話語音信號，從傳統電話線路轉移到網際網路上傳輸，企業可藉此達到節費的效果。由於二類電信就是以節費為訴求，因此當初投入的廠商，莫不以價格為最高指導原則。

接手同業無法處理的殘局

二類電信的市場價值，是能提供比固網更優惠的通話價格，但宏遠不與同業進行價格殺戮，主要是因為看清楚當時群雄並起，二類電信的產業鏈並未成型。當年二類電信才剛開放，近百家業者湧入市場，每一家都想要完整經營，從設備、技術管理、行銷、服務，從頭到尾一手包辦，不過這些新興業者都欠缺經營電信業務的經驗，雖然擅長行銷業務，但在對於管理陌生的固網級設備時，往往不清楚設備發生問題時該如何解決，服務頻頻出現問題。
宏遠電信總經理翁樸棟，一眼看出二類電信的產業鏈與電腦發展十分相似，水平分工是必然的趨勢，垂直分工只會讓競爭優勢失焦。因此宏遠立刻向同業伸出援手，提供必要的援助，至於其他二類電信業者，多數因為無力繼續經營，最後反而將客戶讓渡給宏遠，自己成為宏遠的經銷商，宏遠卻因為接下燙手山芋而獲利。宏遠的營業額也從二○○二年的三億元，成長到二○○三的九億元，成長幅度高達二○○％之多。

和同業是敵人也是朋友

宏遠不跟同業打價格戰，而是以優異的技術人員、設備以及服務爭取市場。翁樸棟感嘆，過去在三光服務時，看過太多電腦系統廠商價格殺到血流成河的場景。他指出：「同業也可以互存、互依，不用你死我活。」
宏遠電訊經銷商之一的法德科技總經理田種楠分析，「聚焦是宏遠最大的優勢。」因此宏遠謹守自己擅長的設備以及技術，業務推展都交由經銷商負責，「沒有一家二類電信公司能從上游設備一直做到下游服務，即使是宏遠本身也如此。」

通話品質決勝負

隸屬於金仁寶集團下的宏遠電訊，翁樸棟的市場操作和其他業者完全不同。翁樸棟不但不願意降價和其他同業競爭客戶，還積極建議金仁寶集團董事長許勝雄收購當時經營不善的中華民國網際網路交換中心，因此台灣僅有的兩家交換機中心，除了電信總局所有的公營交換中心之外，唯一民營的網路數據交換中心，就隸屬於宏遠電訊。
「二類電信最重要的就是通話品質，而通話品質取決於交換機。」翁樸棟曾在美國加州經營過二類電信業務，深知通話品質不佳的服務，再便宜都不會有人買帳。「擁有交換機，就可以自行處理語音訊號的封包，不用讓語音封包繞到美國的交換機，再回傳到台灣，」翁樸棟分析說，如此一來，宏遠就可以確保語音封包的完整性，客戶完全感受不到通話品質與固話的差別。

服務不只是口號

不過，服務並不是宏遠掛在嘴上說的口號，其經銷商法德科技總經理田種楠回憶當年的情景：「宏遠硬是不肯降價，那時候，幫宏遠跑業務真的非常辛苦，」當時也代理其他二類電信業者服務的田種楠苦笑，「不過，只有宏遠願意在半夜一點派出工程師解決客戶問題。其他公司遇到問題，則是雙手一攤，不知怎麼處理。」宏遠良好的服務也更加深客戶的滿意度。
現在的宏遠，更積極跨入新的業務範圍。宏遠近日獲得經濟部的補助，將與台灣電信設備廠合作，以硬體產品搭配宏遠服務的銷售方式，直接將台灣網通廠硬體賣到全球，希望不要走上代工微利的命運。「我們要幫助台灣的硬體賣到全世界，」翁樸棟說，在拿下二類電信龍頭寶座之後，宏遠的腳步還要再大幅向前邁進，而這一次，宏遠已經沒有競爭對手。

宏遠電訊董事長：許勝雄　總經理：翁樸棟資本額：9億1仟126.4萬（新台幣）大事紀：1997宏遠電訊正式成立，取得第一類電信無線電特許執照／1998宏遠合併中區系統業者「捷通國際電信公司」／2000年合併南區系統業者「南方電訊公司」，擁有台灣全區特許執照／2001取得特殊第二類電信ISR（語音單純轉售服務）執照／2003成立SI團隊，提供企業用戶全方位整合之VoIP-VPN服務，成為金寶電子子公司。

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。