惠普、戴爾退位微軟、蘋果冒出頭
惠普、戴爾退位微軟、蘋果冒出頭
2006.07.01 |

根據(紐約時報)的報導,iPod系列與Xbox 360都是美國去年最熱門的聖誕節禮品,iPod Nano更成為名單中的第一名。
美國做為全球最大消費市場,消費行為具有全球性指標。每逢感恩節、聖誕節等消費性電子銷售旺季,美國零售業巨擘沃爾瑪(Wal-Mart)賣場商品架上的MP3播放器、液晶電視、數位相機及手機等消費性電子產品都有驚人的銷售成長,熱門商品甚至會缺貨。iPod與Xbox 360可以說是去年最具力道的兩項最「火」商品,也代表新的供應鏈正在崛起。
從今年「台灣科技一百強」榜單的變化中,可看到「iPod概念股」與「Xbox概念股」的名次明顯進步。例如七○%營收來自iPod訂單的英華達,一進入榜單就位居二十一名;Xbox概念的緯創,從五十二名進步到第七名。
過去創造台灣資訊產業奇蹟的PC供應鏈,如今周旋在低毛利泥沼裡,榮景不再,首要原因是微軟與英特爾的「Wintel」架構已經壟斷個人電腦規格,導致國際品牌如戴爾、惠普等產品差異化小,產業從終端到上游零組件都在殺價競爭。加上這些大廠都有暗中的默契,不會讓領先的廣達、仁寶獨大,讓產業形成「占有率相對小的品牌商」對「寡占的代工商」,因而培養第三勢力如英業達、緯創以牽制。去年英業達拿到惠普消費型筆記型電腦與日本東芝(Toshiba)的大單,出貨量成長逾倍,因此今年「台灣科技一百強」排名從五十九名升到三十二名。

**Xbox 360與iPod熱賣

**遊戲機產業與MP3音樂播放器不同,品牌廠商可自訂規則。例如次世代遊戲機大戰中,新力為了在各項規格領先,不惜延遲PS3上市,讓微軟Xbox 360搶得先機,但任天堂(Nitendo)的Wii卻輕鬆以低規格與創新搖桿設計,區隔市場而獲得掌聲。寡占的市場型態與差異化產品策略,形成三方壁壘分明的供應鏈。加上遊戲機廠商一向習慣賠本賣,從遊戲軟體賺錢,因此硬體供應廠商壓力較低。
台灣廠商在Xbox 360的全球供應鏈中占有重要的角色。從上游晶片設計、封測、無線模組、搖桿、電源系統、封裝機版到最後的整機組裝,幾乎都參與。包括台積電、日月光、矽統、聯電、台達電、正崴、昆盈、亞旭等,都屬於Xbox概念股。
MP3音樂播放器市場則以iPod一家獨大,市占率約四八%。所有供應廠商自然水漲船高。蘋果的供應策略一向穩定,不常換供應商,卻又讓毛利率維持在一定水準下。供應鏈的各家下游廠商,不用面對太激烈的終端產品降價,帶來的跌價壓力,相互成為利潤分享的生命共同體。
而台灣的iPod概念股則較為集中,組裝廠包括英華達、鴻海、華碩與廣達,其餘是機殼的可成、綠點,與同協、正崴、連展、今皓等零組件材料商。
回顧去年各供應廠商表現,由於蘋果新產品周期快,iPod概念股稍勝Xbox概念股。但展望未來,卻有可能呈現相反情況。
據蘋果電腦財報資料顯示,今年第一季iPod出貨量達八百五十二萬多台,但成長走勢已開始疲軟,加上惠普與微軟都有開發多媒體影音手持裝置的傳聞,微軟甚至打算開類似iTunes的線上音樂商店,對iPod未來都有影響。市調機構IMS Research預測,iPod未來五年成長將低於一○%。
反觀Xbox 360因為搶先上市,以及在遊戲網路市集的提早布局,加上微軟與遊戲開發商合作態度積極,知名投資銀行摩根史丹利就預測,Xbox銷售將會超越PlayStation。遠離PC產業成長趨緩、競爭過度的戰火,遊戲機與多媒體影音播放器將繼續成為消費性電子的重要成長動能。

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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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