中國最大自貿區，海南島開放區塊鏈應用試行有優勢嗎？|數位時代 BusinessNext

中國最大自貿區，海南島開放區塊鏈應用試行有優勢嗎？

海南「自由貿易試驗區」在2018年4月成立，為了吸引台灣企業落地發展，還成立了「台灣科技應用加速中心」，希望特別著重在數位經濟、區塊鏈等領域，在青年創業基地遍地開花的現在，做為後發的海南島究竟有什麼優勢跟特別之處？

「發幣」太敏感，中國區塊鏈新創紛紛移往海外

區塊鏈最知名的應用大概就是比特幣了，中國官方一直以來對「發幣」相當敏感，2017年9月就宣布禁止在境內交易密碼貨幣，也禁止了首次代幣發行（ICO），中國央視甚至用「猖獗」來形容ICO活動。

官方監管的收緊，甚至在2018年8月，中國大量跟區塊鏈、密碼貨幣相關的公眾號，一夕之間遭到封鎖，這因為如此，讓中國許多跟區塊鏈相關的新創，在過去一年紛紛跑到台灣來發展。在本周於海南海口登場的《2018年海南“互聯網＋”創新創業節》瓊台科技合作峰會上，來自台灣的講者也被紛紛叮嚀儘量在演說中，避免談到跟「幣」有關的議題，敏感程度可見一般。

官方監管的收緊，甚至在2018年八月，中國大量跟區塊鏈、密碼貨幣相關的公眾號，一夕之間遭到封鎖，這因為如此，讓中國許多跟區塊鏈相關的新創，在過去一年紛紛跑到台灣來發展。

圖／ shutterstock

不過區塊鏈技術本身，在中國民間發展是相當活躍的，根據統計，2017年中國是區塊鏈專利申請最活躍的國家，共有225項區塊鏈專利，遠遠超越美國的91項，以及澳洲的13項。但中國官方在2018年10月，進一步對區塊鏈服務收緊監管，中國中央政府的國家互聯網信息辦公室，公布《區塊鏈信息服務管理規定》的草案，當中就規定使用者必須提供真實的姓名與身分證字號，才能註冊服務使用，外界批評這是在顛覆區塊鏈匿名的特性。

區塊鏈新創可以落地嗎？官方：海南可以先行先試

在對區塊鏈發展如此緊繃的態勢下，中國官方仍試圖透過與台灣科技產業的接觸，來增加海南自由貿易試驗區商機。海南省工業和信息化廳副廳長陳萬馨在峰會中表示，針對數位經濟、區塊鏈等領域，海南都市抱持謹慎監管、擁抱應用技術的態度，目標是打造一個共建、共創、共享的自貿港區。

自由貿易試驗區（China Pilot Free Trade Zone），指的是在主權國家或者地區的關境以外，劃出特定的區域，准許外國商品豁免關稅自由進出。自2011年起，中國已經有11個自由貿易區陸續成立，而海南雖然是當中最晚成立的，但面積卻是最大的。

海南省台灣事務辦公室主任劉耿表示，過去台灣來海南發展的企業，大多是以農業科技為主，自貿區的開放可以加深與台灣科技產業的合作。不過中國官方對於區塊鏈的態度如此保守，想做區塊鏈的台灣新創、企業真的可以在海南找到著力點嗎？

「海南島現在可以開始先行先試，大家可以在海南進行研發、試驗。」不過對於試驗的程度可以到多大？劉耿以自己不是技術專業為由，就沒有再多做說明，他表示在自貿區中會提供免租、稅收等優惠，希望打造引科技人才的平台。

然而無論是台灣或是中國，青年創業基地幾乎是遍地開花，而海南身處在一個後發的位置上，究竟還能有什麼優勢？劉耿解釋：「必須打破一種過去的觀念，不要講優惠政策，我覺得現在已經不是要談優惠政策了，拿錢出來是上一輪經濟改革開放，現在是講求創新的制度跟商機。」他認為海南做為一個自由貿易區，本身就是一種體制、機制的創新，目的是要讓落地的新創，在食衣住行達到與當地居民同等的福利。

「中國已經有11個自由貿易港區，但都是一個區域，海南是一個整體的概念。我們提出制度型的創新自由貿易區，所產生的效益遠遠大於對某一個群體的特殊優惠。」不過這一番話，似乎跟他先前提到的免租、稅收等優惠的說法，有那麼一些矛盾了。

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。