宏碁揪人臉辨識雙虎訊連、浩鑫，搶攻AI邊緣運算商機|數位時代 BusinessNext

宏碁揪人臉辨識雙虎訊連、浩鑫，搶攻AI邊緣運算商機

未來AI翻轉世界有兩關鍵：視覺跟聽覺，這是訊連董事長黃肇雄眼中的AI世界，也說明了19日宏碁為何跟人臉辨識界兩大領先者浩鑫及訊連合作。

邊緣運算商機大，宏碁與建碁合作

宏碁榮譽董事長暨自建雲首席建構師施振榮19日與自建雲智慧產品事業總經理施宣輝在汐止總部，一同發表AIoT邊緣運算裝置aiSage，這是一款ARM架構的AI平台，由同樣專注人臉辨識系統及數位看板的浩鑫設計代工（ODM）硬體，浩鑫應用電腦事業專案中心總經理鄭瑋勳也親自出席記者會，看好宏碁品牌力帶來的商機。

施宣輝說，看好未來AIoT裝置到2030年全球上看12億台，宏碁將大力布局邊緣運算商機，新推出的aiSage將由建碁負責維運及保固，透過建碁全球超過1000家系統整合商（SI）伙伴提供終端客戶服務，宏碁智聯服務就是建碁的台灣SI伙伴。

宏碁在全球160國設有據點，為何要透過建碁銷售aiSage？施宣輝坦言，宏碁擅長大量標準品，通路屬性偏消費，所以宏碁可以直接一次性服務Fnac這類大客戶，但沒有1000家的全球系統整合商資源可以替客戶客製化，這是為何要與建碁合作主因。

施宣輝表示，智聯是跟建碁合作的台灣系統整合商，角色是替客戶做空間規劃，如賣場的看板搭配與人流設計，向建碁進產品後到客戶現場安裝，建碁的角色則是向宏碁下單買aiSage，做前後台的維運及保固，由建碁面向全球各垂直產業務，並由SI落實客製化。

鎖定人臉辨識，找浩鑫與訊連助陣

宏碁自建雲找來人臉辨識界專家訊連科技及浩鑫科技合作，宣示進軍零售、長照、建築以及資安等垂直應用領域，19日一次排開宣布多家垂直應用伙伴，包括訊連科技FaceMe臉部辨識引擎，支援Amazon Kinesis Video Streams，將針對智慧零售提供銷售策略。

自建雲也攜手加雲聯網打造智慧樓宇解決方案，與緯創資通合作智慧型照護整合方案，目前已與北醫、彰基、雄醫三家院所合作，並協助漢神百貨導入智慧零售解決方案，整合安碁資訊的資安妙管家、宏碁智雲健康管理平台、智雲體管理系統和宏碁智雲看板等垂直應用。

訊連董事長暨執行長黃肇雄則強調，未來AI只有兩件大事會翻轉世界，一是讓電腦看得懂，二是讓電腦聽得懂，而前者市場又百倍大於後者，訊連目前人臉辨識軟體不僅是台灣第一，更在MegaFace11月公布的人臉辨識辨識率排名，名列全球第12～13名，大勝騰訊，宣示未來訊連要在全球人臉辨識領域做到第一。

宏碁公司自建雲智慧產品事業智聯網事業總經理馬惠群則透露宏碁跟AWS合作，未來不論是在邊緣或雲端運算宏碁都能一次滿足。

施振榮說：宏碁五年前就提出自建雲（Build Your Own Cloud）的願景，積極發展自建雲，以分散式自建私有雲，在AIoT時代來臨下，分散式架構的邊緣運算技術才能夠實現裝置在現場端的實時反應，帶來彈性、速度和成本上的核心競爭力，所以宏碁推出AIoT邊緣運算裝置aiSage，期望邀集合作夥伴打造共創價值、利益平衡、共存共榮的 AIoT 生態圈。

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。