仁寶成立以來「最小的客戶」!模組化手錶BLOCKS,為何讓台灣ODM大廠也買單?
仁寶成立以來「最小的客戶」!模組化手錶BLOCKS,為何讓台灣ODM大廠也買單?

台灣代工大廠仁寶(Compal),旗下經手的客戶包括Apple、微軟、Sony、聯想等大咖。今年的合作名單中卻意外多了一家極具潛力的新創團隊。

這個新面孔是來自英國的新創團隊BLOCKS,今年10月在群眾集資平台Kickstarter上以一款「Blocks模組化手錶」闖出名號,標榜客製化設計,使用者可以自行選擇想要的功能模組,未來透過平台上的軟硬體合作夥伴,也讓Blocks有機會開發出更多樣的產品功能。

延伸閱讀:自己的手錶自己組,智慧積木錶 Blocks

令人驚喜的還不僅是Blocks的新穎設計概念,另一方面,這家成立僅一年半的新創團隊,竟成為仁寶自1984年成立以來「最小的客戶」,並傳出有意入股的消息,是什麼樣的機會讓台灣ODM大廠也買單?

BLOCKS共同創辦人Fred Chak說明,2014年8月開始物色製造廠商時,其實並沒有特別鎖定要找台灣廠商,純粹因為「要找就找最好的!」他們發現Apple、三星、Sony的產品都是台灣ODM廠操刀,因此2014年底開始積極飛來台灣尋找合作機會。

圖說明

後來,BLOCKS團隊到美國參加CES展,產品概念獲得高通(Qualcomm)青睞,並邀請BLOCKS使用高通Snapdragon 400 晶片,隨後更積極的介紹給高通長久以來的合作夥伴仁寶,三家公司也就此建立密切的聯繫。2015年初開始洽談,5月起BLOCKS與仁寶正式合作。仁寶提供近30個人團隊,加上BLOCKS內部20人,雙方共同建立起50人的工程團隊。

在跟仁寶合作之前,BLOCKS早已自行研發一年,Fred認為,對新創團隊來說,在做產品前進行概念驗證多半是可行的,加上團隊成員多是英國帝國理工學院的博士生,對於底定初期架構有足夠執行力。但要真的將概念變成產品,團隊過去都沒有經驗,就算做得出來,邁入量產也是個大難題,還要考量到後續的材料採購、認證、標準等眉角,與仁寶合作後讓整個流程都迅速提升。

ODM廠與群眾的交會

「新創團隊的重點在Concept,代工廠的目標是把東西做出來。」雙方的合作從概念驗證、開發設計再到製造生產,中間很多過程都需要ODM廠經手。但若談到與群眾之間的關係,就是新創團隊的專長所在。

BLOCKS在10月上Kickstarter募資,期間也不斷蒐集群眾回饋以調整產品,從群眾得來的意見,也成了仁寶與BLOCKS之間需要磨合的地方。例如,許多群眾希望新增的功能,BLOCKS會表達給仁寶,雙方再針對規格進一步調整。也因為大廠的投入,可以及早確定哪些功能可行,避免走上冤枉路。

有時,若BLOCKS提出的是一些天馬行空的想法或是根本沒辦法解決的問題,如果會對時程造成影響,仁寶也會如實的把狀況反饋給團隊,請他們做抉擇。「事前的評估,是為了事後的順利生產,」知情人士表示,相較於大型客戶,與新創團隊的磨合期較長,「這對我們來說是新的挑戰,但也很有趣。」

有史以來最小的專案,仁寶看見什麼?

在過去印象中,台灣ODM廠跟新創團隊的距離一向遙遠,在這次合作之中,仁寶不僅負責操刀產品、更傳出有意入股,到底仁寶看中的是什麼?

據了解,產品的發展潛力與未來的平台、生態系計劃,是吸引仁寶買單的重要因素。在合作初期,仁寶就不以盈利為主要目的。而是希望在穿戴式裝置市場規模還沒有很大的時候,就能先行搶得先機。而在市場尚未出現領導者之前,如Blocks這般的客製化、開放概念也許會是未來的殺手級應用。「因為模組的可能性是無限的。」Fred自信地說。

另外,BLOCKS花費很多心思在經營社群關係,在Kickstarter獲得許多贊助反饋,也是讓仁寶放心深化合作的另一個關鍵,「有群眾的支持,讓仁寶信心增加不少。」知情人士透露。

圖說明
(圖說:BLOCKS在Kickstarter上的成功,也是深化雙方合作的因素。)

「雙方的關係,就像魚幫水、水幫魚。」BLOCKS成為仁寶成立以來首家幫忙操刀產品的新創公司,並被視作「目前規模最小,但未來發展可能無限大」的合作夥伴。Fred表示,Blocks手錶預計明年第二季量產,明年團隊也有計劃在台成立辦公室。

而雙方合作的成功案例傳出後,更意外打破仁寶過去與新創之間的隔閡。據悉,目前已有多家國內新創團隊與仁寶接觸,正在評估後續合作可能,也有幾家已進入RFQ(選定ODM廠,談定商業條件) 階段。據了解,仁寶對於台灣新創的活力樂見其成,目前較有興趣、也較適合的合作團隊鎖定穿戴式裝置(手環、手錶)、IoT裝置、無人機等領域。

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關鍵字: #仁寶 #Kickstarter
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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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