不止要靠AI翻身,宏碁成立安圖斯ALTOS,目標打入全球500大超級電腦
不止要靠AI翻身,宏碁成立安圖斯ALTOS,目標打入全球500大超級電腦

人工智慧應用帶動大數據運算需求,宏碁2015年開始布局超級電腦(HPC;High Performance Computer)市場,雖然第一年只拿下零星個案(2到3件),但2016年增至8個案子,2017年更有聯發科等指標客戶,累積至11件,展望2018年,宏碁董事長陳俊聖毫不思考說:「還要再成長。」

宏碁這家成立40年的老牌電腦公司最新動態是,將旗下超級電腦團隊併入安圖斯科技(ALTOS)。安圖斯去年之前名稱是宏碁智醫,現已經更名,將專注HPC發展,這也顯示宏碁將超級電腦市場機會列為明星產業。安圖斯資本額4800萬元,董事長由宏碁董座陳俊聖兼任。

宏碁的AI布局中分為後台硬體及前台的應用,而安圖斯就屬於AI後台的HPC業務,陳俊聖也透露,安圖斯將在人工智慧與深度學習領域加速布局。

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宏碁發表ALTOS伺服器,並在美國超級電腦展中發表。
圖/ acer

宏碁拿超級電腦專案,強化硬體優勢

安圖斯去年拿下的11個案子中,有不少來自台灣跟印度,3個在台灣的案子中包括聯發科技及2個國家實驗研究院超級電腦大案,而印度則包括國家生物科學中心(NCBS)、印度科學教育研究機構(IISER)等,另外還有印尼國家災害管理局(BNPB)及泰國電算中心標案。

宏碁近兩年轉型朝集團化發展,陸續將主體中具新創能量部門分割獨立,並鼓勵朝上市櫃邁進,今年才剛登錄興櫃的宏星技術StarVR,專注於高階商用VR頭盔發展,而做資料安全管理服務的安碁資訊(ACSI)也剛完成組織調整,計劃成為第二家上市櫃子公司,也因此,做超級電腦生意的安圖斯後續動向十分值得關注。

安圖斯成立後,隨即推出針對深度學習推論應用需要的高運算多節點高密度伺服器「Altos W2200h-W670h F4系列」,並在美國丹佛舉行的SC17 超級電腦大會中亮相。這款產品設計成2U機架,可容納四個運算節點,每運算節點能提供最高三個PCIex16插槽,也就是說,能夠最高支援3張NVIDIA T P4推理加速器或FPGA卡,每節點支援24個DIMM插槽,最高可以支援3TB的DDR4記憶體,可以做記憶體內資料分析。

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麗臺成立艾芃科技,替農業、教育、醫療、工廠提供AI解決方案。
圖/ 艾芃智能官網

老PC咖麗臺成立艾芃智能,推AI商用服務

把AI團隊獨立,對老牌電腦業者而言,給予了新創團隊未來成長空間,不僅宏碁分割成立安圖斯,工作站顯示卡品牌麗臺科技在今年1月也成立「艾芃智能(Aiborn)」,利用大數據分析及AI智能軟體服務,鎖定醫學影像辨識、AI教育、智慧農業及工業4.0產線自動化4大領域提供服務。

艾芃目前有10餘位教授參與,已有石化客戶合作中,麗臺表示,利用本身的AI平台將收集的工廠數據分析,可以協助石化廠做工廠各種設備參數的最佳化,藉此改善石化產品的品質穩定度,甚至也能分析數據,協助工廠做能源管理及耗電量監控。

在智慧農業方面,麗臺表示也跟農業單位合作,利用深度學習技術辨識農場常出現的各種害蟲,透過無人機與光譜分析,做大範圍農場害蟲調查,取代農夫人力巡田的時間與成本,推動農業AI化。

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麗臺開發NVIDIA Quadro GV100工作站顯示卡作為AI切點,打入深度學習應用領域。
圖/ 麗臺科技

AI應用鎖定交通與醫療

宏碁的AI企圖心不單單只是在超級電腦標案。陳俊聖表示,宏碁在伺服器領域有極高企圖心,小至伺服器,大至超級電腦都將包辦,不僅跟超級電腦供應商Cray合作密切,未來也將朝全球百大超級電腦之林邁進。

同時,也將與宏碁旗下的商用電腦、資料中心服務、資訊安全服務(安碁)等業務串連,由超級電腦業務作為成長箭頭,拉動一連串商用服務同步成長。

宏碁在AI的前段布局,則鎖定多元生活應用,宏碁價值創新中心(Value Lab)的前瞻技術總處對AI及大數據人才招募積極,宏碁表示,宏碁能對客戶提供客製化服務,利用宏碁本身的AI平台及生態系統,解決客戶導入AI技術初期不知如何收集資料、處理資料及建立演算模型等痛點,幫助醫療、娛樂及零售業客戶快速擁抱AI。

宏碁智通AI平台已經替台灣大車隊提供乘客叫車熱點分析、需求量預測和智慧推薦等,打造出智慧載客推薦平台,而更早之前則做過雪隧車流量預測,目前則在測試路邊智慧停車計時收費系統,對停車車牌進行辨識與帳務處理。

除AI交通,宏碁也切入AI醫療,今年剛發表與疾病管制署合作推出流感預報站,利用健保資料預測疫情變化,另外還有服務型機器人及影像事變等,陳俊聖說,宏碁創立超過 40 年,經過了兩次再造,如今持續進行轉型,去年營運逐季上升,正顯示走在正確的軌道積極轉型。

關鍵字: #宏碁 #超級電腦
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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