零離職，且超賺錢的Broadcom台灣研發中心|數位時代 BusinessNext

二○○三年十一月，行事甚為低調的美國網通IC設計大廠Broadcom董事長暨首席技術長山謬利（Henry Samueli）飛抵台灣，宣布將在新竹首次設立美國本土以外的網路「系統單晶片」（SoC）研發中心，並計畫在未來三年內投資超過四億美元，擴增三倍的人力。
一年過去，這個Broadcom亞洲最大、與加州總部並列為Broadcom系統單晶片的研發重鎮的台灣研發中心，的確不負眾望，交出一張漂亮的成績單。除人力編制已擴增一倍外，更順利開發出八款寬頻通訊晶片，為Broadcom帶來數億美元的獲利，其中多款高性能X位元（Gigabit）交換器單晶片甚至為業界首次推出的產品。究竟Broadcom台灣研發中心有何能耐，可以為全球第二大的IC設計廠商，帶來如此豐厚的效益？

**吸引人才加入，不斷提高競爭力

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補強人力，是關鍵。向來以併購作為主要擴張手段的Broadcom，於二○○○年底時，買下以交換器晶片以及軟體開發見長的台灣IC設計廠商優碼科技，並接收優碼科技中來自台灣工研院四十位左右的研發人員，「而這個團隊也正是Broadcom研發中心的前身，」Broadcom台灣研發中心總經理高榮新表示。
「能有這樣亮眼的成績，人才的培育是其中關鍵因素，」高榮新分析，Broadcom在亞洲的研發基地，包括台灣、大陸、新加坡及印度，其中台灣是唯一的晶片設計中心，也是規模最大的基地，「我相信人力素質應該是最高、最整齊的」Broadcom台灣研發中心裡一位工程師驕傲地說著。
高榮新表示，目前台灣研發中心工程師的平均年資為五～六年，全部約八十位的員工中，研究所的學歷以上佔絕大多數，其中曾經到海外留學的比例高達一半以上，「來到這裡之後，光是比學歷就讓我感到相當大的壓力，」一位剛進台灣研發中心的本土碩士感嘆。

**提供優渥環境，創下零離職紀錄

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能吸引這麼多優秀的人才前來工作，Broadcom除提供較台灣廠商平均高出五○至一○○％的薪資，以及「股票選擇權」（stock option）之外，更提供台灣場商所無法提供的如「首席工程師」（Principal Engineer）與「技術總監」（Technical Director）等升遷管道，讓不想轉往管理領域的研發人員，得以持續留在研發領域上，並獲得公司的尊重，「目前已經有許多華人晉升到Broadcom最高等級的院士（Fellow）階層，」高榮新說。
此外高榮新表示，Broadcom在公司內部也會定期提供一連串的教育訓練課程，除讓舊有員工得以不斷進修外，更能夠讓新進員工，藉由教育訓練接觸全然不同的環境以及技術，而不必再重複過去的研究，「對於研發人員而言，時時充滿挑戰的環境，絕對是工作最大的動力。」
如此優渥的環境，讓Broadcom台灣研發中心創下「零離職」的紀錄，但是對於高榮新而言，除維持這不易得來的紀錄外，更希望能將研發中心的規模在今年擴增到一百人以上，再一步擴大台灣研發中心的貢獻。

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。