炫耀手藝專用！直播你的烤箱 June 吧～|數位時代 BusinessNext

巧克力餅乾、香料烤雞、炙燒牛排，一樣樣令人食指大動的烤物，自己動手卻又嫌麻煩嗎？每個賢慧的家庭煮婦(夫)，背後都該有一堆好用的工具。現在的科技烤箱將會徹底顛覆你對烤物的想像，無論烘、烤、炙、焙樣樣精通。會幫你自動辨認食物，推薦製作火侯已經不稀奇，烤箱有內建高畫質攝影機，讓你隨時從 App 上看到烤物 Live 實境秀，還可以隨時發 Instagram！過去烤東西時難以控制的溫度火侯，June 都能幫你一掃煩惱，因為它根本就是一台內建超強的 6 根「秒熱」的碳纖維棒及溫度偵測計，還有 NVIDIA 2.3 Ghz 四核心處理器的連網電腦啊！靠電腦來幫你完全掌握食物溫度，這下你的手藝不威都難了。

數位時代翻攝自 June Oven 官網

這台智慧烤箱 June 開價 1495 美金，將近台幣 4 萬 5 千元，開發完全出自兩個來自舊金山的大男孩，Matt Van Horn 和 Nikhil Bhogal，他們之所以開發智慧烤箱，是因為他們發現廚房這個每日飲食的重要場域，但過去 60 年來，除了微波爐的發明，居然沒有任何改變。他們想利用更智慧的方式，徹底改變你烤東西的方式。

所以，跟烘烤有關的一切，June 都幫你準備好，食材一放進去，June 就能「看見」你要烤什麼，內建 25 種常見食材，能自動辨認要烤餅乾還是全雞？並直接設定「最佳烤程」，你只需要按下「啟動」鍵，或者在觸控螢幕上，讀取接下來的火侯控制和溫度曲線。

數位時代翻攝自 June Oven 官網

烤食材最難拿捏的就是溫度。與其每次打開烤箱，看烤物狀態，June 提供一根溫度計，讓你插在食物上，時時掌握即時溫度。另外，透過內建的高畫質 HD 鏡頭和 LED 燈光，讓你在 app 上全程監看烤箱內的實況直播，簡直是廚房烤箱版的終極 Live 影音實境秀！你能看到嫩皮變金黃，也看到麵團膨脹變酥脆，超級好玩！還能直接用 app 貼上 Instagram 與朋友炫耀！

數位時代翻攝自 June Oven 官網

身兼 June 執行長和創辦人的 Matt 說，他希望大家能拿 June 做各種料理。所以設計了 11 x 16 x 20 吋大(約 60 公升)的空間，能幫你烤全雞、烤12吋披薩。(在臺灣誰家放得下啊～)此外，烤吐司、烘焙甜點，烤、炙肉類都不成問題。你能隨時用June App 掌握進度，就算不在家也一樣。June app 的操作介面非常直覺，也有清楚的溫度曲線、烘烤時間餅圖。

數位時代翻攝自 June Oven 官網

另外，假設你想吃七分熟牛排，另一半卻想吃五分熟，你能讓 June 等五分熟的牛排烤好了，在你的手機推播通知你一次，等到七分熟牛排也烤好了，再次響起「牛排完熟音樂」通知你。

數位時代翻攝自 June Oven 官網

另一個頭痛的烤箱預熱問題，執行長 Matt 曾經親自在節目上示範烤餅乾、烤嫩鮭魚，都不用預熱。由於 June 內裝 6 根碳纖維加熱管，能在3秒鐘內完全通電，溫度能快速上升，能「即放即烤」。你還能分別設定上、下方碳纖熱管的溫度，裡頭的對流風扇則能讓熱度均勻。

June App 上，能查閱到百種烤物食譜，馬上買料馬上作，整個烤箱也能依照你的個人喜好設定，無論你是忙碌上班族、專業廚師還是科技玩家，都可以自訂觸控螢幕上的常用功能，比如是烤麵包、炙燒牛排等等。出貨日期就是這個春天，迫不急待想吃到實際烤出來的牛排、脆雞！

這裡可以訂

圖片來源：數位時代翻攝自 June Oven 官網

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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。