唱盤不轉唱針轉！第一台智慧型黑膠播放器 LOVE Turntable|數位時代 BusinessNext

唱盤不轉唱針轉！第一台智慧型黑膠播放器 LOVE Turntable

LOVE Turntable 顛覆傳統黑膠撥放形式，唱片不轉唱針轉，可透過藍芽連結用手機 App 控制音量及歌曲撥放。

黑膠唱片不僅是時代回憶，也是文青新潮流，相較現代為了大小而妥協壓縮音質的播放形式，黑膠絕佳的音質、緩慢旋轉的治癒撥放形式深受部分族群喜愛，可惜黑膠唱盤因攜帶性低、唱片要價不斐，導致黑膠的入手門檻高居不下。因此，最近有越來越多改良型的黑膠唱盤出現，如台灣黑膠撥放器募資中赫赫有名的的平價門檻 Spinbox、高端實木 Minfort Turntable，都延續了傳統唱針與唱盤的音樂播放模式，可以看著黑膠唱片在轉盤上治癒的旋轉。

來自美國洛杉磯的 LOVE Turntable 團隊，用創意與技術打造了現代版的黑膠轉盤，讓使用者用新科技來體驗舊黑膠的美好，LOVE Turntable 打破傳統唱針與唱盤間的關係，採「唱盤不轉唱針轉」的播放模式，LOVE Turntable 本身長得像是一個時尚的電話聽筒，跟手機 App 藍芽連結之後，就能使用手機直接操控音量、選取或重播歌曲、甚至控制撥放速度！用新科技打造了兼具實用性和音質的黑膠唱盤革命。

LOVE Turntable 由一個唱盤和撥放器／唱針組成，由於直接把唱針當作本體，佔的空間也相對窄小，幾乎只需要一個黑膠唱片的大小就能擺下，將 LOVE Turntable 對準插入黑膠唱片中間之後並啟動，撥放器就會開始旋轉，由於採非接觸式，唱針不會因為撥放而刮花黑盤，LOVE Turntable 上亦設有藍芽轉換器、3.5mm 耳機插口，可以連接到喇叭、耳機等音樂系統，讓黑膠的美好透過更多媒介發揚光大。

另外值得一提的是，著名瑞士設計師 Yves Béhar 是這個團隊的首席設計師，Yves Béhar 有名在他的跨領域設計技能，除了博物館內的個人作品展之外，LOVE Turntable 是他繼家具、服裝、體育用品的另一次嘗試，與團隊花了兩年餘的時間打造出具有不凡時尚外型的 LOVE Turntable。

由於造型特殊、話題新奇，LOVE Turntable 在 Indiegogo 和 Kickstarter 分別募到了 96 萬和 86 萬美元（約為台幣 2,918 萬與 2,614 萬），目前一組 LOVE Turntable（唱盤與撥放器）要價 329 美元（約台幣 10,000 元），一次購買兩組更能把單組價格壓到約 9,100 台幣；目前 LOVE Turntable 可以在 Indiegogo 購買，來台運費只需 25 美元（約台幣），於今年十月正式出貨。如果你也是黑膠愛好者，不妨來試試 LOVE Turntable 的新潮黑膠撥放形式。

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。