「從第一天就沒要做大市場」宏碁StarVR插旗杜拜，鎖定商用金字塔頂端|數位時代 BusinessNext

「從第一天就沒要做大市場」宏碁StarVR插旗杜拜，鎖定商用金字塔頂端

杜拜VR樂園日前開幕，採用宏碁旗下合資公司StarVR（宏星技術）的虛擬實境（VR）定點式娛樂解決方案。StarVR副董事長高樹國表示，公司鎖定商用高階市場，主攻娛樂與企業應用需求，並看好VR遊樂園帶來成期的營收。

鎖定商用高階市場，娛樂、企業應用需求

他表示，StarVR的定位很清楚，目前在商用高階市場主要分兩塊，一是主攻娛樂（Entertainment）應用，例如目前StarVR已導入的IMAX VR體驗中心、與日本SEGA合作的VR遊樂園，以及今年3月剛導入的杜拜VR PARK這類定點式娛樂（Location-Based Entertainment）場域。二是鎖定企業需求，開發VR在汽車、教育、醫療等專業領域的應用。

高樹國認為，這兩大市場的重點不同，像是將VR導入到生產線上，一次就是一、兩千台的單機銷售量，硬體賣斷收入高，相較之下，VR遊樂園的裝置出貨量雖然不多，但可以帶進長期的營收來源，包括後續設備維護、軟體內容、營運分潤等，今年預計全球還會看到2、3個VR樂園。至於企業應用，目前StarVR也已與汽車、醫療、教育院所等產業建立合作。

插旗杜拜主題樂園，今年推眼球追蹤VR頭盔

其實，對StarVR來說，與合作夥伴合作打造VR樂園，也是在建立不同的商業模式。以這次杜拜VR樂園為例，就不只採用自家StarVR頭盔，在不同體驗項目裡也導入HTC Vive、三星Gear VR等裝置，高樹國解釋，因應不同年齡層與使用情境，會有相對應適合的VR裝置，「即使不是StarVR，所有的競爭者都是好朋友，一起把產業做大。」現在產業面臨共同的痛點，要怎麼讓消費者「有感」，而且是「好的感」，才是最重要的。

但高樹國也看好，StarVR頭盔因瞄準高階商用，搭載5K超高解析度及210度廣視角，帶來的體驗會比目前家用VR裝置更好，今年StarVR也預計推出新一代頭盔，影像分辨率從目前的60Hz（赫茲）提高到90Hz，並加入眼球跟蹤（eye-tracking）定位技術。另一方面，StarVR的內容都與瑞典遊戲商Starbreeze合作，一開始在軟硬體上就能整合。

StarVR將啟動上市計畫

「如果這麼快要把HMD（頭戴式顯示器）做成PC，那對產業來說太可惜了。」高樹國觀察，接下來兩年，VR在消費市場的價格會持續往下拉，這對整個產業不見得是好事，因陷入價格競爭，消費者的體驗會被價錢卡住，但從另外一個角度來看，這也會讓對VR有需求的人，去買真正值得買的東西。當大家發現消費市場陷入價格戰，會激發商用市場更多需求，也讓業者更清楚要把時間放在將value（價值）做好。未來StarVR仍會持續在如VR樂園與企業市場的高階商業應用。

由宏碁與瑞典遊戲商Starbreeze合資，在2016年第四季成立的StarVR，去年已成功損益兩平，高樹國認為，今年StarVR會逐漸進入成果驗收期，也有計畫循科技上市，先登錄興櫃再上市櫃，但在時間點上他語帶保留，「everything on track，該做的事情都要發生。」

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。