另類共享經濟,出租「閒置」顯卡運算力賺外快
另類共享經濟,出租「閒置」顯卡運算力賺外快

你曾想過家裡電腦的顯示卡,有一天能透過網路借給數百公里外的玩家玩遊戲嗎?

歸功於串流服務的興盛,美國新創企業Vectordash催生一種新興的共享經濟:運算力租賃。無論你是一般玩家,或者曾是挖礦業者,都能把手邊閒置顯示卡的運算能力「租出去」,賺取一筆不小的外快。

以往若想順暢地遊玩新推出的3A大作,你需要購買或組裝一台高階電競電腦,花費4、5萬台幣跑不掉,而且僅能在家中使用,無論是回老家過年,或者外出遊玩時,都無法享受高階電腦帶來的順暢遊玩體驗。

現在玩家們有了另一個選擇,用28美元(約新台幣860元)的月費訂閱Vectordash即將推出的遊戲串流服務,如此一來,即便沒有遊戲級電腦,依舊可以隨時隨地遊玩對配備有較高需求的大作。

Vectordash為雲端GPU平台,由擁有人工智慧背景Sharif Shameem創立。Vectordash起初是Sharif Shameem基於自己的研究經歷,為缺乏高階顯卡訓練AI的研究人員所設立,主打以亞馬遜AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等雲端平台十分之一的價格提供GPU運算能力,現在他們更將事業觸角伸向串流遊戲領域。

一般而言,建置雲端服務需要非常高昂的成本,但Vectordash找到一個取巧的方式:向顯卡持有者租用運算能力。他們每個月向GPU提供者給付60至105美元的費用。

出租顯卡運算力,比挖礦更好賺

顯卡持有者哪裡找?答案就在挖礦市場。

兩、三年前掀起的虛擬貨幣浪潮,導致許多民眾、企業紛紛湧入挖礦產業,購買高階顯卡加入淘金熱。 Vectordash便以挖礦收益兩倍的價格,向這些挖礦企業、個體戶租用運算能力,再分配給需要的客戶使用。

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從挖礦商機誕生的眾多礦工,成為尋覓顯卡演算能力的最佳來源。
圖/ shutterstock

Vectordash的作法開啟一種新興的運算能力共享經濟,吸引閒置的顯卡為玩家、研究人員服務,讓浪費在挖礦上的電力,得到更好的運用。

雖然這種取巧的方式免去昂貴的固定成本,但高昂的租金仍是非常龐大的成本,難以確定向玩家收取28美元的月費,能替公司帶來多少收益,再加上有多少玩家願意為這項服務買單,仍是未知數。

雲端巨頭入主遊戲串流服務,Vectordash能否夾縫求生?

實際上,雲端巨頭們都曾表露進軍遊戲串流領域的意圖,1月上旬亞馬遜開始招募串流遊戲相關的工程師;微軟才於上週發表串流遊戲服務Project xCloud;外界也猜測即將於加州揭幕的遊戲開發者大會(GDC)上,Google會發表遊戲串流服務。

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微軟上週才發表遊戲串流服務Porject xCloud,要為玩家帶來不受硬體效能侷限的遊戲體驗。
圖/ Microsoft Youtube

若亞馬遜、Google、微軟等大型企業欲動用原本的資料中心搶攻遊戲串流市場,可以輕易將價格壓低,屆時Vectordash的商業模式能否維持,才是真正受到考驗的時刻。

最後,與一般的串流媒體服務相比,遊戲串流服務一大困難點在於「網路延遲」,若玩起遊戲時會感覺「卡卡的」,那很快就沒有玩家要使用這項服務,尤其是分秒必爭的射擊遊戲。

不過網路延遲主要取決於物理距離限制,雖然還不清楚Vectordash技術細節,倘若提供演算力的出租戶分布夠廣,或許有機會在這方面領先受限資料中心位置的雲端巨頭們一步也說不定呢。

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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