【IFA直擊】除了會馬殺雞的電競座艙，宏碁推社交平台Planet 9所為何來？|數位時代 BusinessNext

2019年IFA電腦品牌很熱鬧，宏碁搶先召開國際記者會發佈什麼大事？除了一台電競椅具有馬殺雞功能的電競王座「Thronos Air」，最大頭條新聞就屬宣佈成立電競社交平台「Planet 9」，董事長陳俊聖宣佈，宏碁將招募電競教練提供玩家訓練及媒合平台，與教練分潤並爭取贊助成為兩大開源管道。

下一步是成立電競戰隊？陳俊聖：不排除

宏碁雖是電競品牌後起之秀，但Predator這匹黑馬跑了6年，今年拿下紅點電競品牌大獎，IFA更趁勝追擊，宣佈成立Planet 9社交平台，滿足電競玩家六大需求，包括：社群、教練、遊戲數據統計、Carry（隊友陪玩）、SCRIMS（練習賽）及正式競賽。

新平台在9月4日開始封測，開放數百位客戶加入，2020年1月30日開放測試。「市面上的電競社交平台都只有一部份，Planet 9有六大功能，是最完整的！」陳俊聖說，目前支援3款遊戲，包括《絕地求生》、《英雄聯盟》、《DOTA2》，很快會有更多遊戲合作。

陳俊聖也坦言，平台成立後，教練很重要，「會員人數當然是越多越好，」而若未來平台培育出電競新星，宏碁是否進一步投資成立品牌電競戰隊？陳俊聖笑說，「我們沒有任何排除！」但初期目標是先建立一個強大的社群為任務。

13億電競玩家中發現微趨勢：需要教練

全球有13億電競玩家，宏碁將這一串數字大大投影在記者會螢幕上，預告社交平台經營野心，也預告宏碁計畫促成更多電競玩家技術的進步，壯大未來用戶市場。

「我們正把宏碁帶到新的領域，推出社交平台Planet 9。」在這個平台上，不論遊戲新手或正轉型職業電競選手的玩家，都能免費加入學習與社交，在平台上交友結伴組隊，陳俊聖說。

陳俊聖指出，Planet 9所有軟體由宏碁自行開發，在做過許多焦點團體訪問，瞭解電競玩家需求後，發現教練是很重要的關鍵，宏碁開始嘗試了解電競教練都怎麼做？玩家需要什麼？發現關鍵是：玩家迫切想知道「如何知道自己有進步？」，而教練端則不知道如何展現自己能力。

宏碁顯然企圖在Planet 9平台提供解答。「這是社交平台，當然宏碁也提供賺錢的機會。」宏碁將與教練拆帳所得，每一個教練可以根據學生人數多少，自行定價每小時的教學費用，可以一小時收30美元，也可以一小時收一千美元，而宏碁將可分潤，其次宏碁也會爭取贊助，所以不會跟會員收費。

深入遊戲底層軟體，幫玩家撈電競數據

「我們已經看到電競硬體進入成熟期，越來越多社群興起，我們是第一個市場上最完整的電競平台。」陳俊聖說，宏碁Planet 9目標要成為玩家最喜歡的社交網路平台。（當電競世界冠軍成為CEO，專訪魔競娛樂MiSTakE陳彙中）

宏碁一次公布跟三個遊戲合作，陳俊聖指出，未來會有更多電競推出，平台會取得合作遊戲方提供的API，得以深入遊戲軟體底層撈出統計數據，玩家可以掌握自己的電競訓練資料，瞭解經過訓練後的數據，自己可保留，也可以當作被教練訓練的進步證明，當然，教練也可以拿學生進度成績證明自己的實力。

而對於為何社交平台叫做Planet 9，陳俊聖說，以前是唸書時說太陽系有九大行星，現在改為八大行星，那消失的第九行星充滿神秘感，也是宏碁取名第九行星主因。

其他：按摩椅電競座艙、第九代CPU的創作者PC

而對於新發佈的電競座艙Thronos Air座椅支援按摩功能，陳俊聖指出，這是因為第一代銷售上百台電競座艙後，所發現的微趨勢，玩家反應希望座椅可以有按摩功能，因此第二代改良，預計全球開賣上市，不會限量。

而配合英特爾第十代處理器上市，宏碁也推出Swift 5輕薄筆電「Acer Swift 5」主打全世界最輕薄的14吋筆電，厚度只有14.95mm，宏碁表示，Swift 5機身14吋，機殼以鎂鋰及鎂鋁合金打造，重量990克，可選擇搭載NVIDIA GeForce MX250獨立顯示晶片或英特爾的 Intel Iris Plus顯示晶片。

而在創作者電腦方面，宏碁則仍使用第九代英特爾Core i處理器，推出搭載輝達（Nvidia）Quadro 5000晶片的ConcepD 9 Pro，除是輝達Studio RTX計畫成員，機台效能已經媲美工作站等級，可以做AI及資料科學運算，更是專業創作者的行動辦公室。

另外，ConceptD 7 Pro則也一樣支援Quadro RTX5000顯示卡及第九代Core i7處理器，效能等同於桌機。

陳俊聖指出，今年在貿易戰下PC市場相對艱鉅，宏碁Concept D電腦正一國一國上市，目前已有幾十個國家開賣，等這次新品一併上市，很快就會展現成績。

責任編輯：蕭閔云

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。