世足賽後,職棒是下一個主戰場?台灣大聯手凱擘推5G,新莊球場將有首個4K轉播
世足賽後,職棒是下一個主戰場?台灣大聯手凱擘推5G,新莊球場將有首個4K轉播

買下愛爾達電視台獨家轉播權的中華電信MOD,單單在2018世界盃足球賽期間,用戶就增加逾10萬戶、總用戶人數已破180萬大關;而富邦集團旗下凱擘、台固總用戶數和中華電信相比,仍少了10萬人。

世足賽的成功,一舉把「體育賽事」推到風口浪尖上,成為電信、影視業者的下一個「搶市占」的戰場。在中華職棒下半季開打之際,台灣大哥大27日和凱擘聯手開戰,把新莊棒球場打造成全台灣第一個Pre 5G智慧球場,並且不攻國際賽事,反攻台灣本土全民運動,在職棒開打29年後,首度進行4K轉播。

第一個Pre 5G智慧棒球場,第一步:多視角轉播

為了2020年5G正式商用做準備,電信業者紛紛開始著手規劃實驗場域,而台灣大哥大選在新莊棒球場,不是沒有原因。

「5G真正讓大家有感的應用,一來應該在運動、再者為音樂領域」,台灣大哥大總經理鄭俊卿表示,就像智慧路燈一樣,5G大多應用是「B2B2C」,這讓民眾覺得,跟自身關係並不大。

讓大眾對5G有感,早在今年平昌冬奧上,韓國電信(KT)與三星、Intel,就已首次實驗性推出5G通信服務,多為影像的應用,像是360度VR實況轉播、同步視角等方式觀看賽事,透過設置百台攝影機,還可多角度隨選觀看賽事,台灣大哥大的應用也是如此。

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韓國電信KT、三星及Intel,聯手讓今年2月在南韓平昌舉辦的冬奧成為5G示範場域。
圖/ 唐子晴/攝影

在今年5月,台灣大哥大已把新莊棒球場打造成全國第一個Pre 5G智慧棒球場,在球場內透過和Nokia合作建置的MEC邊緣運算平台,並在場內架設約10台攝影機,現場觀眾在手機上下載App,即可選擇4種不同的視角,在手機上看比賽,選定後則按HD畫質播放。

鄭俊卿表示,因為寬頻乘載有上限,目前最多同時只能讓200人可以同時使用,目前是「試試用戶反應」的階段,服務到年底前都不會收費,之後不排除做商業化應用的可能。

明年Q1建5G實驗網,第二步:VR、AR應用

而台灣大哥大今年也透露,預計明年首季前後會向NCC申請在新莊棒球場上建立5G實驗網,採用符合R15的非獨立組網架構(NSA)完成5G基地台設置。台灣大哥大技術長室資深處長吳明東透露,預估未來約10個基地台就可以覆蓋整個棒球場。但具體頻段,仍要等NCC釋放才得以知曉,一般來說會是3.4-3.6GHz頻段之間。

「我們當然希望棒球場接下來5G應用,會有AR和VR」,鄭俊卿透漏,這部分下一步計畫與工研院合作,但AR是虛擬擴增實境,會和現場結合;VR則是可在遠端看球賽,更有臨場感,除了需要5G傳輸,也需要更多內容產業加入其中。

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國家通訊傳播委員會主任委員詹婷怡擔任開球嘉賓,明天Q1台灣大哥大將在新莊棒球場將佈下5G實驗網。
圖/ 台灣大哥大

4K轉播--中華電信MOD攻世足,凱擘拼職棒應戰

談到內容,凱擘近期可是卯足了勁。當中華電信MOD有愛爾達;凱擘則拿下Win TV(台灣優視)了,旗下Win綜合台在今年初已經和富邦悍將隊簽訂3年轉播合約,提供全年60場主場賽事直播。

另一方面,中華電信MOD在世足賽上,讓第一場4K賽事直播成真;而凱擘也開始攻4K,上個禮拜宣布推出4K數位雙向機上盒,而旗下第一個可以看4K內容的,就在Win TV上,而凱擘攻的方向,則是全民運動棒球。

「大約4年前,台灣電視台開始轉向HD,但我們發現在運動賽事方面,確實是最可以看出4K跟HD的差別」,凱擘大寬頻總經理王鴻紳表示,Win TV已和SONY合作,斥資2.5億打造4K直播車,配置了17台4K攝影機,棒球場現場還建置了4K轉播設備,未來Win TV所有賽事都將是4K轉播。

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Win TV斥資2.5億和SONY打造4K直播車,並建置了4K轉播設備。
圖/ 台灣大哥大
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轉播車上備有17台4K攝影機。
圖/ 台灣大哥大

王鴻紳:要做4K,不如自製更有意義

針對4K,凱擘大寬頻初期已斥資5億投資,包括建置4K設備系統、解碼系統、4K寬頻網路環境,以及可接收4K的數位雙向機上盒。但不免讓人聯想,是否要與中華電信MOD的4K轉播競爭,藉此競爭搶更高的市占?王鴻紳則表示,4K本這來就是凱擘的長期規劃,其中最大重點在於「自製」。

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凱擘旗下Win TV,一年將轉播60場職棒主場4K賽事。
圖/ 凱擘

「同樣是對4K投資,是要把錢花在買國際賽事上,還是做基礎投資,讓自己的4K內容自己製作?」,王鴻紳表示,凱擘把錢花在基礎投資上,希望未來可以透過4K做更多國內自製內容,官方預估在2018年年底前,可供裝的4K數位雙向機上盒,將達5萬台。

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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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