高通新處理器855 Plus登場,名列10強外的華碩ROG Phone 2憑什麼成為首發?
高通新處理器855 Plus登場,名列10強外的華碩ROG Phone 2憑什麼成為首發?

6月初ZenFone 6才剛上市,華碩已預備迎接第二代電競手機ROG Phone II。

7月23日,華碩董事長施崇棠將赴北京與騰訊攜手,發表搭載高通(Qualcomm)驍龍Snapdragon 855 Plus處理器的第二支電競高階手機ROG Phone II,預估第一波銷售行動會在8月於台港中同步開賣,第二波將在9月於歐美與東南亞地區開賣。

賠錢也要做,施崇棠長線布局手機業務

2019年,ZenFone 6改聚焦高階利基市場,施崇棠不僅親赴西班牙、台灣、印度主持發表會,7月23日華碩與騰訊聯合發表ROG Phone II手機,施崇棠也將與共同執行長許先越一同出席,從行動上就可印證施崇棠心繫智慧手機業務的未來。(延伸閱讀:華碩與騰訊合作一支高「跟手性」電競手機

華碩董事長施崇棠今日於西班牙發表新一代ASUS ZenFone 6智慧型手機 (1).jpg
華碩董事長施崇棠親自到西班牙發表新一代ASUS ZenFone 6智慧型手機 ,幾乎重要國家場場出席。
圖/ asus

從另一方面來說,在營運損失去年就達121億元下,手機事業體若無施崇棠始終如一的堅定支持,團隊瓦解或承受不了利潤目標壓力,是遲早的事。

這麼燒錢的事業,先談談華碩為何死守虧損的手機業務不放?

「手機是將來AIoT的重要機器(Machine),大家都談機器智慧,其實除手邊裝置,雲(Cloud)也是機器。在所有裝置中,手機是將來發展最重要的資訊裝置,所以華碩在手機上的布局對未來影響重大,不能只考慮短期。」施崇棠說。

這段話大致說明,即使燒錢,華碩也非得咬牙把手機這個「端」顧好的原因。

十分看重智慧手機會是華碩的未來,即便過去多年,華碩在手機市場投資跌跌撞撞,多數投入有去無回,施崇棠仍不斷調整戰術,要在智慧行動裝置戰局奮力一搏,2019年華碩重押電競與專家型用戶,其中電競手機更立志要當巨獅。(延伸閱讀:華碩印度手機市占率破8%,遭對手引戰

華碩手機排名10強外,高通為何合作?

那在高通角度,找一家10強外的手機品牌合作策略是什麼?首先,由於華為與三星兩大Android智慧手機品牌,都各自有專用晶片,即便華碩智慧手機銷量在全球10強之外,但有騰訊資源在後支持電競手機普及,高通此時選擇跟華碩密切合作將是借力使力。

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高通今年積極爭取5G領導地位,但855 Plus晶片並未內建5G晶片。
圖/ 唐子晴/攝影

高通跟華碩的合作著眼點,將是華碩在移動電競市場的領先性,儘管5G筆電方面華碩著力放緩,但在電競手機市場,華碩擊敗雷蛇拿下騰訊首發合作權,23日北京發表會上,騰訊遊戲將發表多款支援ROG Phone II的遊戲項目,目前已被公開的是動漫改編的《一人之下》手機遊戲,該款遊戲支援120Hz面板更新率,與ROG Phone II做過軟硬體優化。

其次,高通15日正式發表Snapdragon 855 Plus行動運算平台,這一代比855平台在處理器效能跟顯示晶片運算能力上都有明顯提升,特別是強調在遊戲及VR上的表現,因此華碩選擇集中資源發展遊戲手機,跟Snapdragon 855 Plus定位不謀而合。

華碩搶先成為全球第一款發布搭載855 Plus的智慧手機,儘管第一波開賣時,中國品牌OPPO及VIVO也將有新機問世,但在行銷操作上,華碩是「率先發表」。

效能提升15%,855 Plus晶片攻電競商機

Snapdragon 855 Plus 處理器,與2018年底發表的S855同樣有八核Kryo 485 CPU,但時脈拉高至2.96GHz,比前一代2.84Hz時脈要快;其次,Adreno 640 GPU效能675MHz也比前一代提升15%速度。

Snapdragon 855 Plus專為電競市場打造,優化速度及效能電競體驗,Snapdragon Elite Gaming包含Vulkan 1.1繪圖驅動程式,比Open GL ES的功耗效率高20%,並強化軟體,如降低遊戲停格、高速遊戲傳輸、反作弊外掛程式等等。

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華碩旗下電競品牌「玩家共和國ROG」在ESL One孟買站前的體驗店展示剛在印度發售的ROG Phone。
圖/ 陳君毅攝

可以注意的是,目前855 Plus仍內建4G晶片,但高通也預告,支援以X50 5G數據機和高通RF前端解決方案實現的5G連線,可以提供數千兆等級5G傳輸、電競、AI及XR體驗,為未來5G陸續開台預留空間。

最後回到ROG Phone II,這次華碩將跟曾經合作過的廣州以諾代工廠合作,7月23日起中國將開放預購,第一波台港中將先開賣,隨後9月在歐美與東南亞上市,售價將在2萬元以內。

華碩手機重擬戰略後,能否在施崇棠眼中擘畫的「智慧機器大趨勢」中拿到門票,手機絕對是不能輸的一著棋。

責任編輯:陳映璇

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

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。

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