比特幣首富李笑來棄幣逃生,台灣IC設計業沒做晶片是深謀遠慮?
比特幣首富李笑來棄幣逃生,台灣IC設計業沒做晶片是深謀遠慮?

中國幣圈首富之稱的李笑來日前在微博上宣布未來不再進行任何區塊鏈投資,並且可能會「轉行」,引起幣圈軒然大波,紛紛以「棄船逃生」形容李笑來的遁逃。

先不論他是因為口袋飽飽功臣身退,還是惹了一身腥想明哲保身,他的行動還是影響外界對於比特幣未來發展的看法,而這對今年年底準備IPO的比特大陸來說也不會是個好消息。

2016年,礦機發展史的重要分水嶺

翻開比特幣礦機的演進史,可以發現2016年是很重要的分水嶺,在此之前來自中國與歐美等「群雄」競逐這個大餅,2016年比特大陸推出高C/P值的礦機S9,成為市場挖礦標準配備,自此比特大陸以短短2至3年的時間統一ASIC晶片礦機江山,市占率已突破74%。

自從2009年中本聰採用多核心的CPU挖出全球第一個比特幣後,比特幣的礦機晶片就以大約每年一次大躍進的速度,從通用晶片快速演進至專用晶片,如2010年出現GPU挖礦代碼、2011年出現第一台FPGA挖礦機,2013年第一台商用ASIC晶片礦機出現。

演進史中「集體缺席」的台廠

在演進史中,來自美國的蝴蝶實驗室、中國的烤貓、阿瓦隆與比特大陸與瑞典KNC等廠商紛紛競逐這個大餅。不過在這過程中,並沒有見到台灣華碩與宏碁等國際系統廠商與IC設計廠的身影,台灣大廠在密碼貨幣晶片設計中「集體缺席」了。

不僅集體缺席,也對於投資相關新創興趣缺缺,共識科技暨JOYSO交易所執行長宋倬榮,曾在瑞昱半導體擔任過IC設計工程師,在2013年時曾創立台灣第一家萊特幣礦機公司AlcheMiner,但後來因為缺乏資金收攤,他憶起當時說,「那時創業資金非常難找,台灣IC設計廠商,很懂晶片設計沒錯,但不懂比特幣與挖礦,更不能理解為什麼比特幣會有價值,加上當時光是礦機預售就可以隨便賺進幾百萬美元,聽起來很像詐騙,更讓他們不敢嘗試也不敢投資。」

但對岸的中國則有不同風景。中國業者面對礦機市場與密碼貨幣的高風險與高報酬,勇於冒險創新,狂熱的密碼貨幣與區塊鏈信仰簇擁,加上中國的外匯管制下美元匯兌與洗錢需求,在新疆、內蒙與四川等地有便宜電力,本身就有全球最大的礦池,讓礦機業引來許多IC設計業的大膽資金與敢於冒險的人才參與撐腰,在比特幣價格起起伏伏幾度洗牌後,出現第一大廠比特大陸,還有第二大礦機商嘉楠耘智與第三大的億邦國際,這三家中國廠商相加起來,市占率超過90%,幾乎包辦全球的比特幣礦機市場。

相比之下,而台廠則剛好是風險規避的思維典範,IC設計業者與系統業者集體缺席晶片市場,僅有創意等IC設計服務與台積電IC製造與日月光等封裝等代工業者對於這筆意外之財,反應迅速,勇敢接單,在去年第四季與今年第一季大賺一筆。

台廠是深謀遠慮還是目光短淺?

現在這個問題還沒有到可蓋棺論定之時,但問題的真正關鍵點並不在於比特幣與礦機價格,而是在於比特大陸與嘉楠耘智等公司是否能順利從礦機晶片轉向AI晶片,獲利並逐漸壯大?

為什麼這麼說?

中國礦機業者已經另闢蹊徑,要從礦晶晶片轉戰ASIC晶片,也就是說,就算未來比特幣幣價連年低迷,又受到各國法令嚴格監管,從此一蹶不振,比特大陸等業者坐地暴富成為傳奇,這些業者也賺取由密碼貨幣到人工智慧的寶貴經驗。

另外,雖然AI晶片比礦機晶片複雜,但這些業者的產業鏈的上游與下游通路端已建置完成,最難的生態系布局雛形已現,不得不說,這是一條困難的路沒錯,但也是極有價值的一條路。

但若以風險規避的角度,在比特幣價格走跌後,礦機業者未來挑戰重重來看,「沒有投資沒有損失」僅代工的台灣半導體業者又似乎顯得深謀遠慮。

但若中國業者未來成功從礦機晶片華麗轉身AI晶片,若以創新角度來看,台灣放棄IC設計,僅賺取代工財就顯得「目光短淺」了。

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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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