SIGFOX亞洲運營商優納比：IoT會重新帶起硬體量產，台灣廠商要一起打國際市場|數位時代 BusinessNext

SIGFOX亞洲運營商優納比：IoT會重新帶起硬體量產，台灣廠商要一起打國際市場

在法國物聯網公司SIGFOX亞洲運營商優納比眼中，硬體還是台灣非常強的優勢，要從硬體去重新思考，IoT會把硬體量產重新帶起來，千萬不能放掉這個優點。

優納比的新加坡經驗

優納比是法國物聯網公司SIGFOX在亞洲的運營商，在台灣市場之前，新加坡市場已在今年2月邁入商用化。邱賞恩說明，去年10月優納比在新加坡拿到執照，花了3個半月將網路覆蓋率鋪完新加坡95％人口。

他觀察，新加坡有很多新創、軟體公司，目前透過SIGFOX的網路，已經慢慢產生許多有趣的應用，「有些真的很好玩。」邱賞恩舉例，像是其中一個就是mouse trap（捕鼠器）的應用，過去用捕鼠器抓老鼠，是等裝置抓到老鼠後，再由人員去定時回收，但有時會發生的情況是，當人員沒有即時查看，老鼠就不小心跑了出去，於是新加坡一家捕鼠器公司，就在捕鼠器上裝上感測器，當抓到老鼠時，就推播通知給相關人員，「新加坡地方小，但捕鼠器的量其實很大。」他笑說。

另外，新加坡政府的態度也很積極，喊出2020年要有一億個裝置聯網的目標，就有像是由政府主導，在各個風景區的樹木裝上感測器，藉此掌握樹木的生長狀態，避免老去的樹枝掉落傷到遊客。從技術層面來看，SIGFOX技術的最大優勢是可以解決成本跟量的問題，「突然間，不能做的都可以做了，這都是新的應用。」邱賞恩認為，整體來說，新加坡跑的速度很快，優納比2月在新加坡商轉，今年底的目標是超過100萬個裝置，都要連到SIGFOX網路上。

台灣機會：IoT會重新帶起硬體量產

回到台灣，如果新加坡的優勢在於軟體跟應用，那麼台灣過去在硬體設計、量產管理上長久累積的經驗，依舊還是最大的優勢。「目前物聯網很多都是做軟體，對手都在加州或是歐洲，台灣要做得好當然有機會，要很拚。但台灣的強項硬體，這些他們都不厲害，而且價格通常很高。」邱賞恩說。

他認為，硬體還是台灣非常強的優勢，要從硬體去重新思考，IoT會把硬體量產重新帶起來，千萬不能放掉這個優點。現在大家談IoT，會談手機、App的應用，但物聯網的本質在於物，如果要像研調機構Gartner預估，2020年達到204億個聯網裝置，勢必得開拓新的市場，應該去想的是物能給出的訊息是不是有趣，又要怎麼把它連結起來。

不過，邱賞恩以優納比過去與台灣公司接觸的經驗來看，目前的情況是，新創公司通常有很多想法，但大廠的態度還是趨於保守，「態度還是接單接單接單，你接單我就做。」最重要的還是心態的轉換，從過去做筆電引導到做新的產品，擺脫代工島思維模式，才能開始做一些智慧城市的應用，「創新是你要冒險，要有點風險、肯投資，我可以有好的價格做少量，因為之後會飛起來。」

串生態系，攻全球IoT市場

邱賞恩說，優納比現階段在台灣最優先的工作，除了鋪設網路之外，其中一個重心就是建立起生態系，讓各個產業的應用逐漸長出來。優納比生態系統經理鄒宏平認為，簡單來說，就是「串」這個字。「做服務運用的只是符合市場需求，他需要能做產品的；做產品的要夠符合客戶又要可以標準化，可以出口到外國，他就需要量產的公司來協助；中間還會需要系統整合商。我們現在做的就是想把這四個連在一起。而政府的角色則是可以在所有環節都補貼。」

而要把整個產業鏈串起來並不是一件容易的事。優納比計劃做的還有教育市場，例如先前在新加坡就推產學合作，透過與大專院校、教師的合作，帶動學生投入發想更多物聯網應用，現在也正把同樣的模式移植到台灣，希望帶動漣漪效應，讓市場能真的動起來。

預計2018年完成60國基礎建設佈建

目前，SIGFOX全球網路覆蓋率已達32個國家，預計2018年將完成60個國家的基礎建設佈建。邱賞恩也強調，物聯網市場是全球市場，優納比未來希望看到的是台灣廠商所研發的系統，可以向外輸出，攻全球市場。「你可以把它想像成一種新的語言，32個國家都聽得懂的語言，讓台灣學這個語言，賣到32個國家。」

優納比初步的網路佈建計畫是要在今年8月底覆蓋六都人口80％，預計明年第四季達到95％，目標9月時合作夥伴能擴大到60家規模，今年底前在台灣有實際的商業的應用出現。邱賞恩也透露，目前已經有地方政府透過SIGFOX網路，投入智慧交通應用，預計今年第四季能看到相關應用，「台灣有優勢，討論OK，但重點是要行動，這不是研究，這已經是ready的東西。」

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。