宏碁的小金雞即將上櫃!安碁資訊為何能成為台灣資安領導廠商?
宏碁的小金雞即將上櫃!安碁資訊為何能成為台灣資安領導廠商?
2019.09.11 | IPO

宏碁旗下小金雞安碁資訊,預計將於今年第四季上櫃,成為台灣首家以資安監控委外服務商(MSSP,Managed Security Service Provider)上櫃的資安服務公司。安碁去年總營收為5.1億元,今年1月到8月的累計營收則為3.65億元,同比年成長率高達25.3%。相較於整體台灣資安市場每年約一成的漲幅,安碁的成長動能可說相當強勁。

隨著整體大環境越來越重視資安,安碁董事長施宣輝也強調他們將進一步推廣訂閱式資安服務,提供客戶最即時的資安防護。他們不僅在最近接連拿下了台北市政府及衛福部等政府機關的專案,更積極佈局東南亞市場。除了已在泰國協助某合作廠商建置資安系統外,也正在評估印尼、馬來西亞等其他國家。

開發AI及大數據平台,從被動防禦到主動出擊

成立於2000年的安碁,一開始是從機房代管的業務起家,2003年開始與政府合作進行國家級的資安監控防護中心(SOC)專案,目前已是國內最頂尖SOC服務供應商,也是國內少有的,能同時提供從SOC建置、諮詢顧問、資安健診、事件監控到鑑識服務等整套資安解決方案的資安公司。

安碁
安碁是國內少有,能同時提供從SOC建置、諮詢顧問、資安健診、事件監控到鑑識服務等整套資安解決方案的資安公司。左為董事長施宣輝、右為總經理吳乙南。
圖/ 蔣曜宇/攝影

總經理吳乙南表示,他們的服務可分為 事前預防、事中偵測及事後應變三階段。 在事前預防時,提供顧問諮詢、弱點掃瞄與滲透測試等健檢服務;在事中偵測時,透過SOC進行全天候24小時的監控;在事後應變時,則以專業數位鑑識的技術保留證據,並還原攻擊全貌。

根據工研院IEK報告統計,台灣資安服務的市場將在2020年達到181.5億元,比2016年時的84.4億成長了115%,近兩年更以超過12%的年漲幅率穩定成長中,客戶對資安防護的需求也逐步提升。對此吳乙南表示,安碁也不斷研發新技術,例如透過威脅情資AI分析平台結合大數據,以大規模及長時間的資料分析,找出可疑的情資。

「安碁每個月收到的資料超過四百億筆。透過海量的資料分析, 我們可以化被動為主動,在攻擊發動前就做好防範 ,」吳乙南說。此外,他們也從IT系統的SOC監控,逐漸擴大OT的SOC建置及營運,強化OT場域的資安水平。

訂閱營收佔65%,安碁進一步往東南亞發展

目前安碁的客戶中有60%為政府機關,20%為金融相關公司。而安碁更參與了國家級的資安聯防體系,協助政府在金融、能源、水資源及交通等四大領域進行資安防護。至於在營利方式部分,訂閱式經濟為安碁主要收入來源。他們65%的營收來自於按月收取的訂閱服務費。

「訂閱式服務裡,客戶滿意度是最重要的,」施宣輝說。他強調,即便客戶數量一致,turnover rate(週轉率)一高,意即新客進來,但舊客不續約的話,還是很有可能賠錢,因此提供高品質服務是他們最主要的任務。安碁雖有著業界最高的續約率,深受長期合作夥伴的信任,但他們仍舊努力拓展新客戶,希望每年能提升至少1成。

截至八月底,安碁員工數為142人,工程技術人力則約佔7成。這樣的人力以目前來說足夠嗎?吳乙南表示,目前的服務大約80%依靠人力、20%工具,但他們也希望透過自主研發的資訊分析及AI系統,進一步變為60%人力、40%工具。目前的人才招募策略比較保守,會視公司當下的專案數量進行調整。目前安碁的客戶數量為180個。

安碁
除了泰國以外,未來安碁也希望進一步往印尼、馬來西亞兩個市場發展。
圖/ 蔣曜宇/攝影

事實上,就連目前要處理泰國的專案,人力也不是太大的問題。「初期我們只派了三個工程師過去,其實不需要很多人力,」吳乙南說。至於剛開始拓展東南亞業務的他們,會擔心跟其他國外廠商競爭嗎?吳乙南說,IBM、AT&T等大廠當然都有在東南亞佈局,但因為安碁提供的是技轉的服務,協助當地合作廠商建置平台,類似於給予釣竿,而非給魚吃,和其他國外廠商的業務不太一樣。「我們有信心能將安碁的成功經驗複製到海外,」他說。

除了泰國以外,未來安碁也希望進一步往印尼、馬來西亞兩個市場發展。吳乙南說,有一些在台灣、印尼兩地都有業務的外商客戶在協助安碁與當地接洽,而宏碁的印尼辦公室也會協助推薦適合的當地合作廠商。目前來看印尼可能會是安碁進攻東南亞的第二站,但時程尚未確定。作為台灣即將第一個上櫃的SOC供應商,安碁已交出第一張亮眼的成績單,未來發展如何,還值得繼續觀察。

責任編輯:蕭閔云

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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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