主業成長趨緩拓展產品應用才有市場
主業成長趨緩拓展產品應用才有市場
2004.11.15 | 人物

身為軟體廠商的訊連,過去幾年的發展軌跡,幾乎就是和台灣光碟機產業同步崛起。創立於1990年的訊連,最初靠著VCD播放軟體起家,藉由與光碟機搭售(買光碟機送訊連的應用軟體)的模式,一起與台灣的光碟機廠商,成功擠入了戴爾、惠普等PC大廠的供應鏈。
在PC大成長的年代,與台灣的光碟機產業一起歷經了大成長,訊連品牌的CyberLink程式光碟片,隨著每台光碟機或是PC的銷售,逐漸打開全球知名度。當影片播放進入DVD世代,訊連也以搭售的模式快速切入,靠著紮實的技術,以及靈活的搭售策略,一直是台灣軟體產業中,少數亮眼的明星。

**要產品好,也要行銷好

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隨著光碟機產業逐漸進入成熟,市場需求逐漸飽和,朝全方位的多媒體領域布局,成了訊連再成長的關鍵。「在大整合的年代,利基市場已經越來越難找,很多過去專注利基市場的小客戶,都陸續消失了,」訊連總經理張華禎指出,從PC到今年備受討論的數位家庭市場,消費者對影片、音樂、照片等多媒體檔案的需求不斷成長,如何在同樣的軟體平台上,滿足各種需要,已是所有影音軟體廠商都必須面對的挑戰。
從光碟機領域向外拓展,今年是訊連與其他廠商大結盟的關鍵年。除了當年起家的影片播放外,今年訊連成功將燒錄、電視應用、影片編輯、影像處理、音樂等功能,整合至產品內,新增的客戶中,在光碟機領域,除了原本的台灣廠商外,陸續增加了HLDS(日立與LG的合資光碟廠)、美國Gateway等,在消費性電子領域則有日本的松下(Panasonic)、JVC。此外,訊連也成為英特爾推廣數位家庭第一個認證通過的軟體廠商,以及微軟MCE(Media Center Edition)第一批認證通過的廠商,並與繪圖晶片大廠ATi、滑鼠鍵盤大廠羅技(Logitech)等進行技術交換的策略聯盟,「今年幾個新增的客戶以及策略聯盟,讓訊連順勢搭上多媒體整合的成長列車,明年便可發揮效用,」玉山證券研究員陳達勳指出。
「也不是什麼多了不起的策略,主要是為了求生存,」張華禎指出。由於多媒體軟體市場,正處於應用範圍從PC進入其他消費性電子產品上,包括數位電視、DVD錄影機等產品,藉由靈活多元的銷售方式,才能有效率的拓展產品市場,「若沒有好的行銷及銷售管道,再好的產品不過是錦衣夜行,起不了作用,」張華禎指出。
訊連能快速推出整合式的產品,關鍵原因在於過去幾年來,在研發上運作得十分有效率,「要找出『做得快』與『做得好』間的平衡之道,」訊連研發副總經理曾維新指出。由於軟體強調重複使用以及不同程式間的相容,因此,訊連在基礎的訊號處理技術上,與台大資工所進行產學合作研發,解決複雜的傳輸、影像協定問題,一個研發專案往往進行超過兩年,但在產品的應用研發上,則以強調速度為主,主要配合搭售的硬體客戶量產進度,一個研發專案從創意產生到執行完成,平均只要為3至6個月。

**要做得快,也要做得好

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「兩年前,才不敢稱自己具備多媒體的完整解決方案,」張華禎開玩笑指出。但由於現在各種影音多媒體的檔案型態越來越複雜,對消費者造成使用上的困擾,進而降低使用的意願,唯有靠使用容易、單一整合的軟體操作,才能降低使用門檻,獲得消費者青睞,「無論是消費者或客戶,在多媒體檔案的使用上,絕不可能像逛市場般一個個去採買,一種檔案規格用一種應用程式,」張華禎形容,「這是軟體廠商的宿命,只要客戶有需要,就要改給他。」
對訊連來說,產品功能從原本光碟機的播放軟體,到現在企圖朝全方位的多媒體布局,挑戰自然艱鉅。第四季,訊連就因日本客戶本身產品進度落後,進而影響到出貨的規劃,資策會MIC資深經理周樹林就指出,目前備受討論的數位家庭市場,本來就不像PC那般,擁有英特爾以及微軟的標準規格,廠商開發新產品,要靠互相合作,「在彼此配合上風險會比較高,軟體廠商也會比較辛苦,用得到的相關產品都要做。」
「多變的市場,贏家是屬於找到解決方式的人,」張華禎樂觀地指出,而這也是訊連一路走來,能成為台灣少數具有世界級競爭力的軟體廠商,最重要的原因。

訊連科技(5203)小檔案
董事長:黃肇雄
總經理:張華禎
成立時間:1990年
資本額:7.17億新台幣
2004年營收:15.75億新台幣 (公司預估)
2004年EPS:6.76元
主要產品:多媒體影音軟體

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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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