兩個關鍵，華碩用ScreenPad踢走蘋果Macbook Pro的Touch Bar|數位時代 BusinessNext

兩個關鍵，華碩用ScreenPad踢走蘋果Macbook Pro的Touch Bar

華碩（ASUS）找來主演神力女超人的知名好萊塢演員蓋兒加朵(Gal Gadot)擔任筆記型電腦、All-in-One電腦品牌大使，並播放了一段廣告影片，蓋兒加朵彷彿施展神力加持，為華碩新系列筆電注入新生命「AI」。

第二觸控螢幕吸睛，Alexa語音助理進駐ZenBook

華碩今（5）日一口氣發表3大系列新筆電，下半年陸續上市，其中ZenBook Pro 15及ZenBook Pro 14支援了獨特的第二螢幕「ScreenPad全彩螢幕觸控板」，獲得最多媒體關注，另外還有ZenBook S超薄系列及以年輕用戶為訴求的多彩機殼VivoBook S，其中ZenBook Pro跟S系列都會支援亞馬遜的Alexa及微軟Cortana語音助理。

有什麼新鮮事？華碩今年發表的高階ZenBook Pro 15及ZenBook Pro 14筆電十分吸睛，採用NVIDIA推出的Max-Q規範，搭載GTX1050Ti顯示晶片，其中ZenBook Pro15支援15吋觸控螢幕及最高Core i9處理器，預計7月上市，鎖定專業繪圖或影像剪輯工作的專業人士，最高可外接3個螢幕輸出，而ZenBook Pro14則9月左右推出，不具觸控螢幕，訴求輕量級商務人士。

ScreenPad為何有自信踢走Touch Bar

究竟「ScreenPad全彩螢幕觸控板」有什麼特色，讓華碩認為可以踢（kick）走蘋果的Touch Bar？

華碩有滿滿自信，來自兩關鍵：一是蘋果MacBook Pro的Touch Bar推出後，有意取代快捷鍵操作功能，但開賣後評價由盛而衰，最後被不少果粉嫌到不行，另一方面，有別於蘋果的封閉性，華碩則積極增加這個彩色觸控區域的功能性，開放SDK讓更多開發者可以在上面開發應用，走開放路線。

華碩推出的「ScreenPad全彩螢幕觸控板」是一塊5.5吋FHD IPS觸控面板，可以當獨立的第二螢幕，也可以當傳統觸控板，當然也能立刻啟動Office 3大常用軟體Word、Excel、PowerPoint的工具列，要啟動YouTube看影片也毫無問題，甚至是利用這個小螢幕打電動，不過最沒想到，最受好評的，還有一款小工具：計算機。

華碩副總裁陳彥政分享，過去ROG GX50筆電的觸控板也可以啟動黑白的計算機功能，受到法國客戶熱烈喜愛，而最主要原因是法國客戶工作習慣，數字輸入要數字鍵，而數字鍵功能在筆電越來越小之下，被鍵盤捨去機率卻最高。

然而，有利就有弊，由於雙螢幕的關係，耗電自然非常驚人，若ScreenPad關掉時可以維持10小時電力，但若不關掉，雙螢幕一起用的話，大概6個多小時就沒電了。

雙螢幕觸控AI筆電「ASUS Project Precog 」

另外，華碩也展示一款雙螢幕觸控筆電「ASUS Project Precog」概念裝置，預計2019年上市，該機內建英特爾AI晶片Movidius，除可以人臉辨識開機，也可以加速智慧視覺學習功能，當用戶手靠近時，下方螢幕會自動感應出現虛擬鍵盤，當然，也可以外接實體鍵盤輸入，AI方面的功能目前有智能記憶打字習慣、智能充電等，由於距離上市時間仍久，預期還會有許多擴充可能。

另外華碩也推出超輕薄筆電系列則有ZenBook S，該機不只是內建Core i7高階處理器，號稱電池續航力達13.5小時，更推出特殊的勃根地酒紅色機種，相當搶眼。

另外，華碩也推出VivoWatch BP穿戴式血壓監測器，電池長達28天，內建ECG（電極感應）、PPG（光體積變化描記圖）感應器，15秒鐘就能取得血壓值，搭配ASUS HealthAI技術，可以幫使用者追蹤並分析血壓與心率、睡眠品質、活動數據及舒壓指數等健康資訊關聯性，提供個人化的健康改善建議。

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。