九張資訊圖表帶你一窺震驚國際的巴拿馬文件|數位時代 BusinessNext

堪稱是自「‎維基解密‬」與「Snowden」之後，最震驚全球的資料洩密事件（資料的數量級也遠遠超過！），在週日晚間拉開序幕。由德國《南德意志報》與《國際調查記者同盟》協作的深度調查「巴拿馬報告」（#PanamaPapers）揭秘了巴拿馬法務公司「Mossack Fonseka」出售空頭公司，為其頂級客戶境外洗錢的國際秘密網路。

總容量高達 2.6 TB 的核心調查資料總共累積了將近四十年的紀錄，其中包含了來自 21 個不同經濟領域或法域（境外公司的註冊地，俗稱的避稅天堂）共超過 210000 間境外公司（離岸公司）的資訊。

資料中顯示「Mossack Fonseka」公司藉由與超過 1 萬 4 千多家銀行、法務公司、法人以及中間人等合作，幫助他們的客戶們建立海外公司、基金會或是信託基金。《國際調查記者同盟》就利用洩露的內部客戶資料庫中的國家類別，來檢驗各個國家中有多少中介人。

在計算境外公司的存在時間時，需要做一些資料上的處理。因為在內部資料庫中並不包含這些境外公司的關閉時間；事實上，境外公司一般是很少關閉的：它們要嘛就是停止業務活動、不然就是停止繳納規費，公司的狀態就成為了境外公司的術語中所謂的「struck off」。國際調查記者同盟在做分析時就將停止活動或是「struck off」的日期作為是境外公司休業的時間（如果兩者有不一致的，將會使用時間較早的日期）。

《國際調查記者同盟》預計在五月上旬將會公佈完整的公司清單以及與其相關連的人員名單。而在詳細的資料釋出之前，我們先來看看這九張資訊圖表，帶你一窺巴拿馬報告的內幕。

▼《從 1977 年開始境外公司相繼成立》

從「Mossack Fonseka」公司洩漏出包含將近 40 年，21 萬間境外公司的資料，從巴拿馬到香港共有 21 個避稅天堂。

▼《四十年來境外公司的成立與休業》

紀錄上揭示從 2009 年以來「Mossack Fonseka」公司的客戶所擁有的公司都在很快的時間內休業，而近四年來新成立的境外公司數量也持續減少。

▼《橫跨加勒比海到太平洋：「Mossack Fonseka」染指過的避稅天堂》

在超過 21 個避稅天堂操作的實績，讓「Mossack Fonseka」堪稱是世界前五大的境外公司大盤商。而在 2004 到 2005 年間的重大法律變革也讓境外市場產生巨大的波動。

▼《巴拿馬報告中最熱門的十大避稅天堂》

根據「Mossack Fonseka」的檔案顯示每兩間境外公司就有一間是來自於英屬維京群島——總數超過 11 萬 3 千間，而第二名的熱門地點就是其總部所在的巴拿馬。

▼《境外公司的盛衰》

根據記錄顯示，境外公司通常只會活動一段很短的時間。「Mossack Fonseka」管理的境外公司裏，有在活動的公司數量在 2009 年達到高峰（約有 8 萬 2 千間），之後就逐年衰減。

▼《最多中間人的前十名國家》

「Mossack Fonseka」公司藉由與超過 1 萬 4 千多家銀行、法務公司、法人以及中間人等合作，幫助他們的客戶們建立海外公司、基金會或是信託基金。

▼《不記名股票大追擊》

不記名股票不需要註冊持有者的姓名，也因此具有較好的保密性。當英屬維京群島在 2005 年修改有關於不記名股票的規定之時，「Mossack Fonseka」公司就將這些持有不記名股票的客戶轉移到巴拿馬去。

▼《前十大為客戶開設最多境外公司的銀行》

總計超過五百家的銀行，前前後後向「Mossack Fonseka」公司註冊了將近 15600 間空頭公司。根據《國際調查記者同盟》的分析，其中又以匯豐銀行（HSBC）與其附屬銀行開設的 2,300 家為最。

▼《中間人最為活躍的前十名國家》

「Mossack Fonseka」公司共計與全球超過 100 個國家的中間人合作，根據境外公司成立的數量排名，最活躍的中間人分別是來自於香港、瑞士以及英國。

《巴拿馬報告關鍵圖表》的原始資料整理、分析與視覺化由 Rigoberto Carvajal, Mar Cabra, Álvaro Ortiz and Fernando Blat 等人協作完成。

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。