曾經耀眼如今殞落的明星|數位時代 BusinessNext

風光不再的超微

以高性能微處理器成功地將眾人目光從英特爾身上搶走的超微，在二○○四年登上了「科技一百強」的第四十名，是它近十年來最風光的一年。但是今年，總裁海克特．魯爾茲(Hector de J. Ruiz)以「我們過的異常沮喪」來形容第一季。這家晶片製造商眼睜睜地看著利潤被賠錢的記憶體業務給拖下水，導致超微股價從五十二週內的高點二十四．九五美元，一路下滑至十七美元，魯爾茲因此決定將記憶體業務由公司拆分出去，藉此向投資者表明：這家長期處於劣勢的公司仍將努力成長茁壯，絕不甘於在巨人英特爾的陰影下求生存。

苦戰中的中國聯通

中國是全球最大的手機市場，擁有超過三億五千萬以上的用戶。許多人覺得中國聯通應該是穩賺的公司，然而事實卻不是這樣。身為中國兩家通訊公司的其中之一，並唯一以高通(Qualcomm)的CDMA技術建構網絡的中國聯通，卻在市場領導者中國移動(China Mobile)的持續壯大下，處於掙扎求生的狀態。去年在整體市場成長七％，達到二十五億美元產值時，中國聯通的利潤卻下降了二四％，僅有一億九千三百萬美元。會有此苦狀，是因為CDMA的手機比較昂貴，而覆蓋率又不夠佳，消費者遲遲不肯換機所致。

eBay不再是唯一選擇

二○○五年，eBay營收預期可達四百三十億美元，獲利紮實，成長幅度也高於三○％，那為什麼會滑落於「科技一百強」榜單之外呢？主要原因，來自於有十年歷史的線上市集成長趨緩，尤其是成熟的美國及德國市場，導致eBay的股價從去年初便下滑了三三％。eBay執行長惠特曼(Meg Whitman)也面臨著來自四面八方的競爭對手，一些大廠商選擇在亞馬遜網站上販售商品，或是在Google網站上買「關鍵字」廣告，讓消費者可以直接連結到自己的網站上。不過eBay也沒有停滯不前，最近購買了比較購物(comparison-shopping)搜尋引擎網站「Shopping.com」、公寓出租服務網站「Rent.com」、以及數個分門別類的廣告網站，他們的終極目標是增加曝光率，拓展出更多的商家及買家。

等待賣座產品的藝電

有好一陣子，這家「獨立遊戲開發商之王」看起來勢不可擋。當紅的授權遊戲如「狂暴NFL橄欖球」(Madden NFL Football)以及「哈利．波特」(Harry Potter)，為這家加州紅木市(Redwood City Calif.)的巨人在二○○五會計年度中進帳三十一億美元營收。不過今年初，執行長普洛斯特(Larry Probst)發表了令人失望的營收數字，並預測今年的獲利將不如預期，這不僅讓投資者大吃一驚，也讓股價應聲跌落一一％。出了什麼問題呢？部分原因是：玩家們為了等明年才會推出的新遊戲機而延後消費；另一原因是美商藝電去年耶誕假期所推出的遊戲軟體，也不如對手互動網路(Take Two Interactive)所推的「俠盜飛車」(Grand Theft Auto)來得吸引人。今年的耶誕檔期，美商藝電要以一連串的遊戲，例如以史恩．康納萊(Sean Connely)為主角的「○○七—詹姆士．龐德」新遊戲，準備搶回玩家的心。

併購案讓惠普灰頭土臉

在二○○三年大肆宣揚康柏合併案的必勝把握後，惠普在去年夏天就跌了一大跤。雖然印表機事業依然持續獲利，但是在儲存設備、伺服器、個人電腦、以及軟體事業部(原本預期可從併購康柏案中獲得更強競爭力)，不是市場占有率下滑就是賠錢。這些問題讓執行長菲奧莉納(Carleton S. Fiorina)在今年二月黯然下台，新總裁兼執行長賀德(Mark Hurd)尚未公布他的計畫，不過投資者抱持審慎樂觀的態度，當他到任的消息傳來，惠普的股票就已經上漲了一四％，達到二十二．八五美元。

受困價格激戰的利盟

利盟在二○○三年開始為戴爾電腦生產印表機，刺激了整個公司的銷售量，並將公司帶進去年「科技一百強」排名之中(第四十七名)。這股好景在大部分的二○○四年都持續著，公司獲利也超越華爾街預期。但在今年第一季，飛躍的成長驟然而止，下滑到僅有八％的水準——比前三季的成長率都還要低，同時獲利也開始低於分析師預期，導致利盟的股價迅速滑落一四％。接踵而來的壞消息還包括：消費者需求持續走軟，而價格競爭卻愈來愈激烈。

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。