氣象資訊服務是門好生意
氣象資訊服務是門好生意
2005.08.01 | 科技

七月十一日強烈颱風「海棠」登陸,造成台灣南部地區嚴重災情,不僅高速公路淹水無法通行,正值觀光旺季的墾丁地區遊客流失,根據農委會截至七月二十二日統計,光是農業部分損失,就高達新台幣三十八億。
台灣不過是一個例子,去年伊凡颶風侵襲墨西哥灣,阻斷對美原油供應,造成當時每桶油價大漲十美元。而最近又出現一個可能襲擊墨西哥灣的颶風,在市場預期心理影響之下,紐約遠期石油期貨一度突破每桶六十二美元的價位。

報氣象比網管服務有賺頭

(紐約時報)曾經估算,美國企業每年因天氣異常而有一兆美元以上的損失。CNN更預測,在未來十年,全球因氣候異常造成的保險損失,將高達一千五百億美元。
溫室效應讓天氣異常情況愈演愈烈,這使得氣象資訊服務公司的商機在近幾年大幅成長。根據聯合國全球氣象組織(World Meteorological Organization, WMO)預估,全球氣象相關商機一年高達五十四億美元,這個金額相當於二○○四年全球網路系統管理租賃服務(MSP)的市場規模。
第一個浮現的商機,就是提供專業氣象資訊的公司。以往氣象資訊服務的客戶對象往往僅限於一般消費者,但現在擴及到商業應用領域,日本的偉哲(Wheathernews)公司就依據客戶的需求,提供專業的氣象資訊給航空、航海及物流等運輸業者,近幾年更擴及到科技產業、電力公司、運動、旅遊等相關產品廠商。偉哲公司手機部手機情報事業部長官石橋知博舉例,半導體工廠若因打雷因素,造成電力中斷,一天約損失三億元日圓,他們就提供一個月中哪些日子下雨打雷的機率高,企業內部便可以提早進行防範的工作。
不過,石橋知博也指出,「二氧化碳嚴重影響天氣變化,傳統氣象分析模型根本不敷使用。」因此偉哲除了經由官方單位取得資訊外,也嘗試自己建立新的氣象模型。

靠天吃飯的新專業興起

今年春天,偉哲發起「梅雨計畫」及「櫻花計畫」,號召手機用戶成為氣象觀察員,將雨量杯以及花粉觀測器,郵寄給願意無償參與計畫的手機用戶,以人海戰術方式,觀測天氣變化。
此外,由於日本手機用戶幾乎都使用具有錄影功能的手機,偉哲便與手機用戶合作,在地震發生後,手機用戶拍攝地震損害情況回傳至偉哲,經過偉哲內部過濾畫面後,再將地震畫面傳至所有用戶的手機,不但能讓天然災害的資訊快速傳遞到用戶的手中,用戶所提供的資訊更成為偉哲未來判斷天氣變化以及自然災害的基礎資料,同時也將這些資訊應用在其他氣象服務上。目前台灣所有系統服務業者的手機氣象資訊服務,幾乎全部都是與偉哲公司合作。
目前台灣市場除了偉哲之外,前中央大學研究員、氣象學博士彭啟明,於去年氣象預報新法頒布後,取得台灣第一張氣象預報個人證照,今年三月底在中央大學育成中心成立「天氣風險管理開發公司」,提供相關的服務。諾基亞在七月底於中正紀念堂搭建「極酷派對」活動,就是與彭啟明討論之後,依照天氣變化決定舞台搭建的進度,避免了海棠颱風來襲造成損失,活動也照原定時間舉行。而預定同一時間舉辦的海洋音樂季,就因為對天氣變化的掌握度不足,被迫延後舉行時間。
此外,像是統一超商的訂貨人員,也藉由氣象行銷管理系統,隨著氣溫的變化控制冷飲、熟食的數量,減少熟食的報廢率,讓小面積的超商坪效達到最高效益。事實上,關心天氣變化的不僅僅是便利商店,彭啟明指出,競爭激烈的量販店紛紛購買氣象資訊服務,因應天氣的變化,選擇食品進貨的種類,像是蔬菜、飲料、冰品等等的銷售,就跟天氣變化密不可分。國內許多「靠天吃飯」的業者,如風景遊樂區、主題樂園及高爾夫球場,如能更精確地掌握颱風及豪雨的變化,也有助營運更趨穩健。

保險彌補不測風雲損失

除了氣象諮詢服務之外,保險業務以及衍生性金融商品也看中氣象業務的發展潛力。因應原物料價格的避險需求,天氣衍生性金融商品(Weather Derivatives)隨之出現,目前全球天氣衍生性金融商品的市場規模已達一年百億美元的規模,每年更以五○%的速度成長。
中央產物保險公司就已經推出「天氣降雨保險」業務,就中央氣象局過往三十年降雨資訊,經資料庫整理後,算出「降雨機率」做為保險費率計算之基礎。中央產險發言人張萬里指出,承保業者以遊樂場以及戶外活動相關業者為主,如果降雨量超過標準,造成消費者退票,保險公司可賠償保戶的收入損失。七月二十三日在高雄登場的中華職棒聯盟明星賽,就首開職棒先例,保了一天四百萬的天氣降雨保險,避免門票收入的損失。
誰都不敢說好萊塢電影(明天過後)的場景會不會在某一天發生,氣候也許多變化,然而多一分準備、少一分災害的原則,卻是不變的管理之道。

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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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