PC事業獲利一半被吃掉！宏碁紐約記者會瞄準蘋果大本營|數位時代 BusinessNext

PC事業獲利一半被吃掉！宏碁紐約記者會瞄準蘋果大本營

PC、PC！宏碁12日凌晨在紐約發表年度新品，圍繞電競、Chromebook、創作工作者PC，觀察近兩年宏碁的新品發佈會愈發收斂，聚焦PC，根據財報，宏碁PC去年獲利66億元，過半數利潤被新事業吃掉。

鎖定商用市場，PC仍是主軸

宏碁12日凌晨舉行next@acer全球記者會，如先前《數位時代》所報導，針對內容創作者推專用機，新品牌系列ConceptD共6款桌上電腦、筆電及顯示器，針對影像工作者提供100% Adobe RGB色域與Delta E ≦2色彩精確度顯示器，要向蘋果爭利，除此之外，還有什麼新鮮事？

ConceptD 500是一款功能強大的桌機，最高可搭載第9代 Intel Core 處理器及NVIDIA Quadro RTX 40001顯示晶片，提供更流暢、更快速地進行複雜專案中的高工作負載及多媒體創作，適合希望能在工作中呈現出專業等級的製片師、動畫師、產品設計師與創作者

圖／ acer

觀察宏碁近兩年紐約記者會，發表重心逐漸放回老本行PC上，2018年重點在Predator周邊生態系的完整，以及白色系Helios電競機上，2019年則更聚焦在主力電競與Chromebook產品規格升級，包括筆電Predator Helios 700及Nitro 7、桌機Orion 5000等等。

2019年PC最大發表特色是：將PC產品領域畫分出「創作者」市場，要以更好的圖形運算效能、低噪音及還原色調顯示器滿足專業工作者需要。

根據Gartner公布，宏碁2019年首季PC出貨量332萬台，年減13.2%，衰退幅度居PC品牌之冠，也因此勢必要更積極找尋新藍海。

PC、PC，2018年起唯一重點

宏碁多年來將紐約國際發表會列為重頭戲，除展示年度新品，也是要向世界宣示「新新宏碁」的轉型成果，回顧2014年以來的發表會，每年都有重點新品問世。

回顧宏碁歷年紐約發表重點，陳俊聖2014年接任執行長後，率隊前往紐約發表智慧手環、智慧手機及變形筆電Switch，2015年發表Predator電競品牌及智慧穿戴新品，2016年發表VR電腦，並宣佈轉投資自行車機愛普瑞Xplova及GrandPad等新創，打造自建雲生態系，2017年則是推出Leap Ware智慧手錶及MR頭盔，新品發表廣度在2017年達到極致。

2018年起宏碁新品發表類別開始收斂，重新聚焦在PC本身，剛好這個時間點也是陳俊聖升任董事長的一年，今年台上同樣看不到PC以外產品。

陳俊聖說，宏碁Chromebook累計全球有1,300萬用戶，根據市調統計，2018年第4季穩居第一名，舉例而言，宏碁2018年底剛在UAE提供48個學校計1.2萬學生參與專案使用，甚至漢堡跟披薩連鎖龍頭也都是宏碁Chromebook的用戶。

另外針對創作者開發的ConceptD系列電腦，強調低噪音及高傳真顯示器技術，同時在外觀設計也打造新風貌，陳俊聖指出，根據統計，超過50%電競PC用戶會把電腦挪做工作用途，更有15%電競PC用戶其實根本沒打電玩，顯示潛在創作者族群相當龐大。

根據財報，宏碁PC去年獲利66億元，過半數利潤被新事業吃掉，為開闢新藍海，宏碁在紐約記者會上火力全開，直接拿蘋果MacBook Pro筆電與自家ConceptD評比，瞄準蘋果大本營下戰帖。

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。