手機貼牌市場大混亂|數位時代 BusinessNext

今年三月二十五日，中興通訊贏得了一場對假冒貼牌手機廠商的勝利。按照深圳市中級人民法院的判決，深圳華海通信有限公司因為偽造銷售假冒中興註冊商標「ZTE」、「ZTE中興」的手機產品，被法庭判決賠償中興公司五十萬元損失。

**惡性循環的貼牌手機

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「我們現在內部管理流程上有一套正規的操作方式來打擊假冒貼牌手機。」中興通訊手機事業部品牌管理部張偉表示。與此同時，中興通訊還組織一個專門的團隊來負責打擊假冒貼牌手機，「國產手機廠商的競爭本來就大，這種貼牌手機會損壞正規廠商的聲譽和市場形象。」
「貼牌氾濫是從二○○年下半年開始的。」有多年手機銷售經驗的迪比特執行副總裁彭新淼指出。在此之前的貼牌商，基本上還是採取與擁有牌照的廠商合作方式，當時的牌照租借費用也比較貴，市場的牌照費用最高為每台六十元。而且當時貼牌還按照正常的程序向資訊產業部申請入網許可證，時間的週期比較長，貼牌市場相對比較規範。貼牌的各種正規手續比較繁瑣，機型也不多，還有不少貼牌商因運作不暢而虧損倒閉。但從去年下半年開始，貼牌手機市場發生了巨變。
隨著國產手機廠商近兩年逐步崛起，一些廠商的研發實力也迅速提高。在這個過程中，很多研發人員離開原來的企業，轉而創業成立專門的設計公司。這些設計公司在一個「公板」的基礎上，往往能設計出相當多的機型，而貼牌商在拿到方案之後，可以很順利地找到生產廠商進行生產，並投向市場。
而且這些設計公司的抄襲能力相當強，很多貼牌手機的外觀都與三星等外資品牌手機相當接近，但是價格卻便宜一半左右，所以在一些中小城市銷售得相當不錯，這進一步刺激這些貼牌商向市場推出更多機型，加劇了假冒貼牌手機對市場的衝擊力。加上去年開始，手機整體毛利潤下滑，手機代理商生存空間受到打壓，又導致了很多手機代理商鋌而走險。

**杜絕關鍵在於政府公權力

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資訊產業部電信管理局副局長魯陽不久前對外發布消息，表示信產部將在今年內健全手機投訴的預警機制，建立手機質量情況通報機制，定期召開手機廠家會議，針對手機質量熱點問題提出有效解決辦法，同時對產品投訴率居高不下、質量和產品「三包」解決不好的手機廠商通報批評。魯陽同時表示，電信管理局將聯合國家工商總局，重點查處假冒偽劣無證銷售、轉賣冒用它人許可證銷售產品等違規現象，特別是對貼牌加工企業的進網許可標準情況進行審查。
「還是要看具體的行動吧。」一位國產手機廠商負責人對記者表示，潘朵拉的魔盒一旦打開，現在要蓋上就沒有那麼容易。

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。