維基解密想幫助蘋果、Google對抗CIA駭客入侵，但這些科技公司可不敢答應得太快|數位時代 BusinessNext

維基解密想幫助蘋果、Google對抗CIA駭客入侵，但這些科技公司可不敢答應得太快

維基解密（Wikieaks）表示，將把中情局的駭客軟體程式碼提供給科技公司，幫助他們盡快修補軟體漏洞。Google、蘋果、微軟、三星等受影響公司，目前皆尚未回應是否與維基解密合作。

阿桑奇：幫助科技公司盡快開發和推出修補，讓人們變得更安全

「我們決定和這些公司合作，讓他們得以獨家存取我們掌握的技術細節，如此一來，他們可盡快開發和推出修補，讓人們變得更安全。」維基解密創辦人朱利安·阿桑奇（Julian Assange）在視訊記者會表示。他並強調，兩天前公開的資料只是他們所握解密文件的冰山一角，之後將公布更多。

維基解密在7日公布史上最大規模的情報機密文件解密，其中揭露了美國中央情報局（CIA）的駭客入侵工具，包含惡意軟體、病毒、木馬程式、零時差漏洞攻擊、遠端控制系統等，並說明CIA如何利用手機、電腦、智慧電視等電子設備的漏洞監控用戶的一舉一動，蘋果、Google、三星和微軟等科技大廠無一倖免。

在維基解密披露解密文件後，CIA和白宮皆未對文件真實性做出評論，不過在周三發表聲明：「CIA的工作關於創新、高科技，並且站在第一線保衛國家免於受到海外敵人的侵犯。」CIA也表示，對於維基解密這樣傷害美國情報單位的保護能力，美國人應感到很困擾。

「朱利安·阿桑奇並不完全代表真實和正直。」CIA發言人強納森（Jonathan Liu）表示。「儘管阿桑奇和他的同伴做了這些事，CIA仍會繼續積極蒐集海外情報，以保護美國人免於恐怖分子、敵對國家和其他對手的攻擊。」

和維基解密合作，恐引來道德、法律和公關問題

在阿桑奇公布消息後，科技公司也陷入左右為難的處境，一方面，接受維基解密的幫助，可以幫助他們確切知道哪些產品有漏洞，但和竊取政府機密檔案的組織合作，卻可能引來道德、法律和公關問題。

知情人士表示，在阿桑奇公布消息後，科技公司已經開始評估和維基解密合作的後果，除了評估非法取得文件的法律及政治面的後果，也考慮阿桑奇是否有意圖分裂科技產業和美國政府的關係。

不過，科技公司對是否接受幫助拒絕回應。

在此前，蘋果表示維基解密檔案中的許多漏洞都已經被修復，並鼓勵用戶下載最新的安全更新檔，蘋果表示，約有80%的用戶皆已採用最新版的蘋果iOS軟體。三星則表示，他們正在對此件展開「緊急調查」，微軟也表示已開始研究報告提到的漏洞。Google在聲明中指出，他們已經修補大部分的漏洞，但其他採各家Android製造商作業系統的裝置，漏洞仍存在。

Android軟體版本多、安全性低於iOS

阿桑奇表示，小漏洞可在2到3天內修補完成，但像是監視器、電視、冰箱等物聯網裝置的漏洞，修補時間會更拉長。他並提醒，有些系統、像是擁有多間製造商的Android裝置，作業版本眾多、且缺少自動更新軟體的機制，因此僅有注意到軟體更新的人才會去下載修補，「Android顯然比iOS更不安全，但兩者都有重大問題。」

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。