台灣20大國際品牌揭曉，華碩連續5年奪冠，HTC卻跌出前10大|數位時代 BusinessNext

台灣20大國際品牌揭曉，華碩連續5年奪冠，HTC卻跌出前10大

2017年台灣國際品牌價值調查公布，今年台灣國際品牌價值總成長2.9%，仍以電子消費品和科技兩大產業為主導，排名部分，華碩連續5年奪冠，相反地HTC卻跌落至第12名，到底出了什麼問題？

3家台灣企業，品牌價值達二位數成長

根據Interbrand調查，今年台灣國際品牌價值總成長2.9%，仍以電子消費品和科技領域為主導，前20大榜單中，來自這兩大產業的品牌價值總和就超過了50%，與去年持平。

Interbrand總結台灣品牌三大趨勢，第一，全球化進程加速，企業轉型和產業升級刻不容緩；第二，購買力上升，消費體驗不斷升級；第三，物聯網等技術加速跨產業、跨領域合作。

觀察前20大品牌榜單中，除了新進榜的國泰金控外，有3家台灣企業在品牌價值達二位數成長，包含美食達人（排名第8，品牌價值成長16%）、研華科技（排名第6，品牌價值成長11%）以及台達電子（排名15，品牌價值成長11%）。

Interbrand表示，研華以品牌理念「智能地球的推手」，積極搭建「硬體+軟體+平台」的物聯網產業架構，協助各產業加速智慧化經營。台達電則以電源供應器擴展至物聯網應用、智慧製造的能源管理，同時實踐智慧綠生活的品牌願景。美食達人則是透過升級零售店面與加強提供服務，提升消費者新型態門市體驗等，拉大品牌價值。

手機業務拖累，HTC跌落第12名

而品牌價值衰退的企業部分，華碩雖連續5年奪冠，但整體品牌價值下滑4%，Interbrand指出，華碩透過企業間強強聯手，橫跨智慧手機與電競領域，不斷提升消費體驗，但由於全球智慧手機、PC等傳統消費性電子產品的市場需求放緩，華碩雖積極轉型，布局新興業務的市場競爭力尚未形成，無法反應在業績上，導致品牌價值下滑。

相較於華碩穩住龍頭地位，HTC則從去年的第10名跌落至第12名，品牌價值3.36億美元，較去年衰退10%。Interbrand表示，HTC雖然在AR、VR產品上持續創新，廣泛開發醫療和電競等領域應用，但因手機業務拖累品牌表現，只能勉強穩住排名。

「台灣國際品牌價值調查」由經濟部工業局主辦，以上市櫃（公開發行）且品牌經營具國際化的台灣品牌為對象，委託全球品牌價值調查機構Interbrand鑑價。Interbrand導入與「全球百大品牌價值排行」相同的品牌鑑價系統，結合量化的企業財務分析，加上質化的十項品牌指標與品牌強度構面分析，標示台灣品牌在全球市場競爭力的具體座標。

Interbrand也提到，台灣的科技大廠雖以B2B居多，但已開始與用戶及社會大眾建立聯繫，以品牌的力量打造自身技術的影響力，像是排名第10的聯發科，即透過社交平台提升整體品牌活躍度。

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。