Google出價11億美元買下HTC部分團隊與專利|數位時代 BusinessNext

宏達電將持續自有品牌手機及VR事業

宏達電表示未來將專注於自有品牌智慧型手機業務，持續執行精簡產品組合策略、提升營運效率和財務彈性，並表示已經在準備下一代品牌旗艦手機。

HTC董事長兼執行長王雪紅表示，這次和Google共同簽訂此協議代表雙方長期穩定的合作夥伴關係再次邁出穩定的一大步，也確保HTC在智慧型手機和VIVE虛擬實境事業可持續創新。除了VIVE之外，HTC也將繼續投入物聯網、擴增實境和人工智慧等各領域。

Google硬體部門負責人親抵台灣

另外對Google方面而言，透過這項協議則是可以為他們補強在硬體事業的發展。Google硬體資深副總裁Rick Osterloh今日於Google官方部落格針對此次合作發表了一篇文章，也親自飛抵台灣，預計稍晚中午12:00會在宏達電位於新店的企業總部與王雪紅共同召開記者會做進一步說明。

大約一年半前，我加入Google，展開了我夢寐以求的工作：以Google智慧的技術為核心，打造出優異的硬體產品。一開始，我們先統整公司的各種消費性硬體產品與專案，然後成立了獨立的硬體部門。這個部門的目標是透過硬體、軟體和服務的整合，為世界各地的人們帶來最棒的Google體驗。去年秋天，我們推出Made by Google第一代系列產品，包括Pixel智慧手機、Google Home、Google Wifi、Daydream View虛擬實境裝置、Chromecast Ultra，第二代系列產品也即將在幾週後亮相。2017年的系列產品陣容讓我們感到非常興奮，但更促使我們向前邁進的，是未來5年、10年、甚至20年對產品的想像。創造出美好、在人們生活中不可或缺的產品是一條長遠的路，為此我們不斷投入更多的努力。

這就是為什麼Google與在消費性電子產業中具領先地位的HTC簽署協議，讓我們能在接下來的幾年裡激發出更多產品創新。透過這項協議，HTC的一個團隊將會加入Google硬體部門。這些即將加入Google的優秀同仁們過去早已和我們緊密合作、一起打造出Pixel智慧型手機產品線。我們期待新血的加入，可以為我們帶來更多發展的可能。這項協議也包括取得HTC智慧財產權的非專屬授權 (non-exclusive license)。

從許多角度來看，這項協議見證了HTC與Google過去10年的夥伴關係。這段期間，我們共同開創出許多行動產業的先例，包括：全球第一款Android智慧型手機HTC Dream (又稱作T-Mobile G1，我超愛這隻手機！)、2010年的Nexus One智慧型手機、2014年的Nexus 9平板電腦，以及去年所推出的第一款Pixel智慧型手機。

目前Google的硬體事業仍在萌芽階段，我們專注於核心能力的發展，並同時創造出帶給人們獨特且愉快經驗的產品組合。這些必須仰賴結合Google最優異的軟體 (如：Google Assistant) 以及精心設計的硬體才能完成。HTC一直是我們的長期合作夥伴，設計出許多市場公認最美麗、最高端的行動裝置。我們非常興奮也迫不及待地歡迎HTC團隊的新成員加入我們的硬體發展之路！

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。