台灣要走向5G時代,電信業還有2大問題待解
台灣要走向5G時代,電信業還有2大問題待解
2017.10.23 | 物聯網

第五代行動通訊網路(5G)將帶來新的一波科技革命,未來車聯網、物聯網、自動駕駛與智慧城市等需求,也將大幅驅動5G發展。根據研調機構CC Insight日前一份研究報告,2023年前全球5G上網人口將突破10億人。

5G技術預計在今年底開始第一波標準制定,目前各國業者都正積極佈局,並投入相關基礎建設,例如日韓中美等國在2018、2019年都會有大規模5G網路試驗,其中韓國與日本也分別將於2018年冬奧、2020年奧運展示5G技術。5G預計在2020年正式推向商轉。CCS Insight預估,在各國業者加速部署5G商用網路的情況下,5G的普及速度將會超越歷代行動網路技術。

以台灣在國際間的角色來看,雖然無法成為5G技術主導者,但可以當一個好的「follower」,發展相關應用服務,但根據台灣電信業者觀察,現階段台灣要從4G過渡到5G,還有兩大問題待解。

問題一:5G建設成本負擔重

第一點考量是,目前台灣4G頻譜即將進入最後一波競標,國家通訊傳播委員會(NCC)預計月底釋出第三波4G頻譜競標,此次共釋出1800MHz、2100MHz兩個頻段、合計15個區塊、150MHz頻寬,總競標底價新台幣294億元。對台灣電信業者來說,除了要備妥銀彈投入競標,也要持續加碼新的網路建設成本,對4G的投資都還沒回收,又要迎來5G,也帶來無形中的壓力。

「5G需要大量建設成本,」台灣大哥大技術長揭朝華就認為,除了業者原先就該承擔的網路建設成本之外,目前頻率的使用成本、頻譜的標售方式,價格上對業者來說負擔很大,「每隔兩年就要花很多錢,如果今天政府看遠一點,了解5G對國家的競爭力來說很重要,他就必須在稅收跟競爭力間取得平衡點,對國家、業者、民眾才是三贏。」

政府除了要投入資源,鼓勵民眾使用5G外,揭朝華認為,還要降低5G對設備商、行動通訊業者的成本。他認為,5G的重點除了滿足人的通訊需求,帶動的還有更多的聯網需求,看好水表、電表、瓦斯表三表,車聯網、穿戴式裝置等就是很大的潛力市場。台灣大現在也持續投入改進4G技術,建置pre-5G實驗網路。

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第五代行動通訊網路(5G)預計在2020年將正式商轉。
圖/ Shutterstock

問題二:台灣5G政策不明

「政府在5G的發展上,要有更明確的政策跟想法。」遠傳網路暨技術事業群執行副總經理饒仲華也表示,目前業者都持續在看5G的技術沿革,如果政府有更明確的產業政策與時程發展,會讓業者有更多的發揮空間。「例如說無線網,幾乎每兩年競標一次頻譜。如果全球2018年是5G元年,那到底(執照)台灣是19年發、還是20年發?怎麼個發法、頻譜又是在哪個段落?」遠傳網路暨技術事業群資深協理江華珮補充,現在各國都有自己對於大小、區段的看法,「那台灣的想法又是什麼?業者要有所遵循才能佈局。現在我們都只能看別人、可是我們看不到自己。」

未來電信市場將大洗牌

面對5G革命,KPMG全球媒體電信業主席霍特(Alex Holt)日前也表示,台灣稍微落後日韓歐美等國,台灣政府可以參考新加坡作法,前期提供一些資金補助,鼓勵更多的公司參與應用,以迎接5G帶來的龐大商機。

KPMG台灣科技、媒體與電信業營運長吳政諺表示,5G將為台灣科技帶來新成長動能,電信業者為搶占市場,將積極發展5G技術,提供用戶更佳的體驗與加值服務,預期電信業將出現更多的併購或策略聯盟,市場將出現新一波大洗牌。

另外,霍特也對台灣提出三項建議,首先是企業應充分利用政府在電信方面所提供的資源,發展5G標準與相關的智慧財產權,以及相關基礎設施。第二,台灣製造業可利用硬體製造優勢,與通訊大廠合作,將5G相關技術標準化做好長遠準備。第三,政府為確保5G技術的落地應用,應規劃具體藍圖,鎖定發展領域,如高畫質行動娛樂,或是行動虛擬實境等,讓企業在相關領域的研發經費投入方向更加明確。 

關鍵字: #5G
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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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