「中國威脅」,全球發酵!
「中國威脅」,全球發酵!
2004.12.15 |

歐盟最新出爐的《2004年度歐盟競爭力報告》中指出,歐盟應重視中國經濟所帶來的挑戰,在這份全部394頁的報告中,有53頁在討論「中國科技威脅」這個議題。歐盟副主席韋賀根(Gunter Verheugen)表示,歐盟應該提昇歐盟的競爭力和創新意識,以迎接來自中國等新興國家的挑戰,因為中國已成為一個高科技產業內的「低成本競爭對手」。
歐盟的報告中指出,世界高科技行業競爭日益激烈,而區域專業化已經初露端倪。雖然科技行業仍然被工業大國所主宰,但是大部分消費品的組裝都是在低薪國家完成。1990年代以後,隨著中國科技行業以及國內市場突飛猛進的發展,政府以稅收等手段間接地保護國內企業,並在工業政策上大力支持國內生產,鼓勵外商在重點領域投資並為其提供更多的機會,以及要求進入中國市場的全球供應商透露其軟體的原始碼,並將其智慧財產權遞交給中國專家等等措施,中國有可能在許多的科技領域形成了完整的產業鏈。

**各國正視中國科技威脅

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今年11月底,加拿大北電網絡(Nortel)執行長歐文斯(Bill Owens)指出,北電網絡正為中國華為和中興兩家公司的通信產品而頭痛,中國廠商較低的生產成本,使得北電網路在內的北美和歐洲廠商毛利率嚴重下滑。今年4月以來,北電網路已經為此裁員3250人。
在歐盟發佈年度競爭力報告之前,美國矽谷許多企業早就指出,中國的目標絕非只生產低技術的產品,而是要成為先進科技開發的中心。聖他克拉(Santa Clara)半導體設備公司應用材料(Applied Materials)行政總裁摩根(James Morgan)就說:「中國可能直逼矽谷以及其他美國科技重鎮。」甚至英特爾公司也認為,中國是美國最大的市場,也是美國最強勁的科技競爭對手。而據商務部人士透露,由於害怕過多的核心技術流失,許多日資企業在中國北方的科學研究機構和核心製造部門正逐漸遷回日本本土。不只是日本,韓國企業由於害怕過度依賴中國,以三星、現代、LG、SK(鮮京電訊)所代表的韓國高科技企業被政府授意「暫緩投資」。韓方人士表示,政府也提醒這些高科技企業小心技術外洩的問題。
歐盟對中國的擔憂不無道理,2003年中國科技產品(包含電信設備和電腦)對歐盟的出口以每年20%~30%的速度遞增。歐盟的報告指出,雖然中國經濟高速發展為歐洲企業提供了無限契機,但低成本和越來越具有創新能力的中國產品已經威脅到了歐盟,要想繼續保持市場競爭力,歐盟必須要提高創新意識和生產力。

**歐盟報告打壓中國?

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2004年5月,瑞士洛桑國際管理學院公佈《2004年洛桑報告》指出,2004年中國科技競爭力在全球的排名第24,比2003年的29名提昇了5名。另外,中國的高技術產品出口額已經上升到世界第5,是唯一進入前5名的發展中國家。排在中國之前的四個國家分別是美國、日本、德國、英國。
伴隨著「威脅論調」的,是來自西方國家對中國產品的反傾銷和各種技術標準的限制。中國業界擔心這份歐盟報告可能帶來新的貿易封鎖。事實上,歐、美、日等西方國家對中國武器等高科技產品的出口一直都有限制。「隨著中國加入WTO後市場壁壘的逐步消除,西方國家針對中國產品的反傾銷和各種技術標準的限制將越來越多,」中國中科院院士倪光南表示,這些都讓中國體會到,中國科技的進步還是必須立足於自主創新,提高產品的附加值,盡可能多地擁有智慧財產權,這樣才能在國際市場複雜、激烈的競爭中順利發展。
製造優勢不是科技優勢
然而中國科技水準是否已經達到了西方國家所擔憂的程度呢?中國社科院世界政治與經濟研究所的歐洲問題專家沈驥如反駁,事實上中國只是一個「製造大國」,而非「技術大國」,許多產品的關鍵技術還是掌握在跨國投資商的手中。他舉例,中國製造和出口量最大的DVD,由於許多元件和核心技術必須從國外購買,因此每生產一部DVD機就必須付給這些擁有專利的歐美日本企業近20美元左右的專利費,「我們只賺到了加工費,這還是一個『低技術的活』,」沈驥如說。
沈驥如認為,中國成為世界的製造工廠,只是全球化背景下國際分工的結果。歐美國家就此指稱中國的科技威脅,是一種對自身利益和雙邊貿易的短視。沈驥如表示,由於中國目前對科研資金的投入依然過少,使得許多有研究實力的人才無法得到應有的研究資金,因此失去了對科技產品深入研究的機會。
據中國科技部報告指出,中國對科研資金的投入在逐步上升,占GDP的比重已經由2000年的1%上升到了2001年的1.09%、2002年的1.23%。但無論是絕對量還是相對量都不是很高,總量約為美國的5.67%,人均支出僅為美國的1.2%,日本的1.1%。

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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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