台灣新創槓上淘寶侵權，兩岸專利戰一觸即發|數位時代 BusinessNext

台灣新創槓上淘寶侵權，兩岸專利戰一觸即發

創意點子有了這本 88 頁的鑑定報告書，扳倒巨人淘寶的機率大增。不過「隨看即買」的技術一定是未來直播變現的主流，創意點子有辦法死守專利，獲得早期投入開發的果實嗎？

隨看即買技術，創意點子早從 2007 年就開始研發

陸意志手中握有的「隨看即買技術」，是他於 2007 年就投入研發的結果。「當時網路沒這麼快，大家還沒看到網路直播影音的力量，」陸意志說，「在當時我們就投入發明技術」。

目前，創意點子已經獲得台灣、中國、美國、歐盟、日本、新加坡、印度等 48 個國家超過 31 項關於互動式影音的發明專利。

隨著中國直播效應、網紅經濟的爆發，以及技術的可行性，「隨看即買」似乎成為了標配。淘寶直播便用「隨看即買」的技術來作為直播變現的管道，自然踩到創意點子的發明專利。

陸意志認為，做任何事都要「有所本」，因此沒有貿然地投入官司，而是從 2016 年開始蒐證，請北京智慧知識產權司法鑑定中心來鑑定，鑑定團隊中也包含中國科學院軟體研究所的工程師。經過一年多的等待，創意點子終於拿到厚達 88 頁的鑑定書，揭露淘寶直播在購買方面，技術上部分使用與創意點子擁有的發明專利「相同」，認定侵權。

陸意志將鑑定報告交到記者手中時，仍不忘再次強調世界僅此一本。在與會中也不斷確認鑑定報告傳到哪裡去，足以見得本份報告對陸意志的重要性。

對創意點子來說，自 2016 年向淘寶提出侵權主張後，就不斷被冠上「專利蟑螂」的名號，直至鑑定報告抵達公司的瞬間，創意點子才如釋重負。

而在獲得確認淘寶侵權的鑑定書後，下一步是提起訴訟。陸意志也透露，在有了鑑定書的背書之下，官司打贏的機率不小。「不過， 訴訟不是我們的目的，我們想要邀請大家一起把餅做大 。」陸意志說。

不只淘寶，創意點子也鎖定台灣「踩線」廠商？

在台灣，也有廠商因「隨看即買」技術，被創意點子控告。而陸意志說，台灣的侵權案例同樣 也已經確認侵權 ，但目前正在訴訟階段，不便公布廠商名稱。

不過，非常容易讓人聯想到今年的 2 月 26 日，創意點子高調在臉書上宣布正式控告愛卡拉 LIVEhouse.in 惡意侵權一案。

該則貼文提到，原先創意點子與愛卡拉為合作夥伴：

為了讓大家能夠明白「隨看即買」技術的創新性，我們將導購的 API 程式碼交付於 LIVEhouse.in 之後的隔年，愛卡拉突然發現影音行銷蔚為主流，竟將旗下的 StraaS 平台，轉而開始發展影音購物。然而此種藉由影片或直播結合電商導購的功能，明知且故意侵犯創意點子在 2012 年於全球佈局的發明專利技術。

對此，愛卡拉今日致《數位時代》的回覆則表示：

經由專業的律師及專利工程師鑑定之後，確認愛卡拉並未使用創意點子指稱的專利技術，就該公司所提出之侵權訴訟，本公司並已委請律師全權處理。

兩方各執一詞，就待司法最後的判決定奪。

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。