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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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