teamLab展出幕後,投影市場的下一個希望
teamLab展出幕後,投影市場的下一個希望
2018.06.12 | 物聯網

知名數位藝術團體teamLab的作品就像是一場視覺魔法,而那些藏在展場天花板或是埋在你腳邊的投影機,則有如不可或缺的魔法棒。不過teamLab這場魔法變出來的不只是讓人驚嘆的視覺衝擊,也投射出投影市場的未來。

平面顯示器正逐漸威脅投影機主要市場

首先先來看看投影機市場現況,目前家用銷售占比約僅整體市場總量的10%,主要戰場其實是在企業的會議室、學校的教室,或是商場應用等等。然而,當顯示器應用範圍愈來愈廣,且每單位顯示面積成本從原本是投影機的4倍,至今日約已經降至2倍時,就連投影機龍頭大廠Epson都不敢小覷這個日益逼近的威脅。

面對挑戰,棄守自然不在選項之內,而該如何守住既有城池,並且開闢出另一片新天地,就是投影機業者眼前的要務。

先以守成來說,不論是對企業還是學校,成本一定是採購時必須考量的重點,而在每單位投影面積愈來愈相近的情況下,投影機勢必也要往成本更低、體積更小,但效能更高的方向努力。

EPSON投影機
面對平面顯示器持續降低成本並拓展多元應用的潛在威脅,投影機業者也在往同樣的方向努力。
圖/ 何佩珊/攝

降成本、減體積,還要創造新價值

如以Epson來說,過往使用壽命更長、效能更好的雷射光源大多只會用在6000流明以上的高階機種,產品價格往往也相當可觀。但Epson視覺產品銷售部銷售推進本部部長蟹澤啟明表示,他們已經計畫今年要在日本推出4000~6000流明的中階雷射投影機。即便中階雷射機種的平均單價還是會比採用一般燈泡的機種更高,但少了經常替換燈泡的麻煩,特別是對於某些商業應用場域,更換燈泡的工程浩大,可能還會影響營運時間等,他表示確實感受到市場對中階雷射機種有很大的需求。

而在未來Epson也計畫要持續將雷射應用擴散到更低階市場。如此一來,即便市場的銷售總量不變,營業額卻可以因為平均單價的拉升而提高。

EPSON投影機
Epson的互動投影機除了一般投影,也可以做為電子白板使用
圖/ 何佩珊/攝

此外,要守住訂單還可以走的另一個方向叫做「加值」。如蟹澤啟明提到,日本政府已經開始強制要求學校必須陸續導入互動教材,因此會需要互動式教具,而這時Epson的短焦互動投影機除了投影,還可以做為電子白板使用,確實收到了不少來自教育市場的訂單。

除了教育市場,Epson今年還發表了一款結合照明和投影功能,且體積相對小,但不只能夠小範圍投影的新產品。而在數位內容投影之外增加照明功能,或也可以算是另一種加值應用,並也擴大了使用情境。

EPSON投影機
左上方圓筒狀的投影機除了投影,也可以做為照明設備
圖/ 何佩珊/攝

藝術展演市場有潛力,可能會是未來重要成長動能

不過企業經營除了守成,開源當然也是一大重點。而以teamLab即將在6月21日正式在東京台場展出,占地10000平方公尺的「MORI Building DIGITAL ART MUSEUM:Epson teamLab Borderless」來說,使用的投影機數量高達470台。而這也其實也反映出投影市場的下一個希望。

蟹澤啟明看好,展演很可能會成為企業商用和教育市場之後的第三大市場,將會是新成長動能。

Epson
Epson透過投影技術給予新宿辦公大樓電梯間一個新的面貌。
圖/ 何佩珊/攝

雖說不可能每個藝術展覽都會使用像teamLab使用到這麼大量的投影機,但光teamLab一個大客戶的用量其實也已經相當驚人。如以這次和森大廈合作的常設展來說,除了現場使用470台投影機,為了長期展演的備用機和測試需求等等,估計總採購量應超過500台,再加上teamLab的展演設計需要採用如斜面投影、短距離投影等,又要確保畫面能達到預期的大小,還不能夠變形等要求,所以採購的主要都是高階超短焦雷射投影機,估計金額應該是相當可觀。

而且很快地在今年9月,teamLab還會在日本的中部國際機場開設另一個新展覽,預計屆時投影機的使用量也會達到100台左右。

除了賣投影機,也計畫將觸角延伸到內容和工程

Epson蟹澤啟明
Epson視覺產品銷售部銷售推進本部部長蟹澤啟明看好藝術展演將可以為投影機市場帶來新成長動能
圖/ 何佩珊/攝

同時,teamLab帶來的不只是直接營收貢獻,同時也可能會產生示範和帶動效果,特別是在已開發國家,各類藝術展演需求正在成長中。蟹澤啟明預期,將會有愈來愈多人發現投影機的特色,進而除了應用在藝術展演空間,也可能在購物中心、展示間等需要空間設計的領域愈來愈普及。而這塊市場也會是平面顯示比較難與投影機競爭的領域。

此外也值得一提的是,過往學校或企業要設置投影空間,單單是投影機的採購預算可能就已經超過一半,但以teamLab這樣的大規模展覽來說,即便高階投影機要價不斐,投入在內容和工程的預算卻還要更高,估計投影機可能僅占整體建置成本不到三成。因此,蟹澤啟明表示,Epson其實也在思考未來是否也有可能將業務範圍進一步延伸到內容和工程的部分。

關鍵字: #EPSON
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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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