揭開神秘面紗！蘋果和亞馬遜傳率先進軍沙烏地阿拉伯|數位時代 BusinessNext

揭開神秘面紗！蘋果和亞馬遜傳率先進軍沙烏地阿拉伯

年輕但保守又排外的沙烏地阿拉伯，正一層層揭開神秘面紗。根據《路透社》報導，蘋果預計2019年在沙烏地阿拉伯設立直營店，而亞馬遜也積極帶著如日中天的雲端服務AWS進軍中東。

蘋果開設直營店，亞馬遜AWS進駐

《路透社》的消息來源指出，蘋果與沙烏地阿拉伯的外貿部門SAGIA已進入協商階段，預計2018年2月完成協商，並於2019年開設第一間蘋果直營零售店；而亞馬遜的協商仍在初步階段，將由旗下雲端服務單位AWS領軍，但目前尚未有具體的時程計劃。

沙烏地阿拉伯70％人口不超過30歲

蘋果與亞馬遜的商品，皆已在沙烏地阿拉伯販售，但一直以來都是透過第三方單位，並沒有直營據點，其中iPhone甚至是沙烏地阿拉伯第二大手機品牌，僅次於三星。沙烏地阿拉伯有近70％的人口在30歲以下，且是重度的網路社群使用者，再加上富裕的經濟環境，網路和智慧手機使用率領先全球，成為吸引蘋果和亞馬遜進駐的因素。

亞馬遜對中東國家的興趣，早已顯露。2017年該公司收購了杜拜線上零售Souq.com，為亞馬遜零售，開啟進入中東地區的大門，這次率領亞馬遜打開沙烏地阿拉伯大門的則是雲端服務AWS。

AWS市占第一，擴展速度卻不及第二名微軟

根據《TechCrunch》，AWS在2017年以35％的市佔率，坐穩業界龍頭，遙遙領先市佔率11％的微軟。此外，AWS在2017年更以每一季度40％的速率在成長，且預估年成長率為40％。《TechCrunch》分析師即在文中驚嘆道，很少有規模大如AWS的公司，擁有這麼這麼高的成長率。

然而，和市佔率第二名的微軟相比，亞馬遜AWS的全球擴展速度，相對緩慢，提供服務的地區，僅有微軟的一半。也因此，《路透社》報導中的分析師Sam Blatteis認為，「亞馬遜進軍沙烏地阿拉伯，是相當重要的一步。」AWS若率先進入中東地區，提供資料儲存與運算服務，和在印度擁有據點的微軟相比，更接近主要戰場。

沙烏地阿拉伯以高科技為外資招募重點

沙烏地阿拉伯官方對高科技產業的興趣，成為其開放外資進駐的重點項目，薩勒曼王子更是以賈伯斯（Steve Jobs）、祖克柏（Mark Zuckerberg）、和比爾蓋茲（Bill Gates）等作為借鏡，在2016年即投入35億美元的主權基金投資Uber，另外也和日本軟銀合作設立450億美元的投資基金，更宣布將耗資5000億美元，建構機器人比人多的超級城市（mega-city），顯現沙烏地阿拉伯在科技產業發展上的野心。

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。