Facebook揪太陽眼鏡一哥研發AR，目標6年內取代你的iPhone|數位時代 BusinessNext

Facebook揪太陽眼鏡一哥研發AR，目標6年內取代你的iPhone

Facebook投入AR技術發展已有多年，如今更傳出這間社群巨頭牽手國際太陽眼鏡品牌，祕密開發AR智慧眼鏡。

以取代手機為目標，Facebook祕密開發兩款智慧眼鏡

Facebook對本次與羅薩奧蒂卡集團的合作具有相當大的野心，被內部開發人員稱為「獵戶座（Orion）」的這款AR眼鏡，目標便放眼取代智慧型手機，預計會有接聽電話、在鏡片上顯示資訊等功能。

另外，這款AR眼鏡還將配備攝影鏡頭，提供用戶直播旅遊過程的功能；且Faebook正著手開發的AI語音助理，也會一併載入AI眼鏡之中，代替鍵盤與觸控螢幕，作為操作管道。

據傳Facebook執行長馬克．祖克柏（Mark Zuckerberg）對這款AR眼鏡非常看重，曾吩咐硬體主管安德魯．博斯沃斯（Andrew Bosworth）優先投入開發。

值得一提的是，根據《The Information》報導，Facebook與羅薩奧蒂卡集團合作開發的產品，可能不只Orion這一款。他們還將與雷朋共同打造一款被稱作「Stella」的智慧眼鏡。

相較於Orion，Stella的功能更為單純，類似於Sanp曾推出的智慧眼鏡Spectacles，能夠透過眼鏡上的鏡頭紀錄周遭。消息來源透露，Facebook希望藉此了解民眾對於佩戴Facebook推出的產品的想法。

不過，Google眼鏡殷鑑不遠，具有攝影、拍照功能的智慧眼鏡，是否會再次掀起隱私疑慮的論戰，目前還難下定論。

著眼下個科技平台，Facebook深信AR技術會改變未來

2017年的F8開發者大會上，祖克柏曾宣示對於發展AR技術的決心，而AR眼鏡更是Facebook在AR領域的終極目標。今年7月底一篇關於腦波技術研究的新聞稿中，Facebook就再次透露對於AR眼鏡的憧憬與想像。（離腦波「打字」更近！Facebook成功拆解大腦想法，準確度破7成）

雖然Facebook有關AR眼鏡的技術，離走出研究室還有段時間，但絲毫不畏懼大膽談論對於AR眼鏡的想像。未來他們希望能將手機的所有功能都納入AR眼鏡之中，並結合腦波控制技術，創造出超越環境、身體限制的下一代科技平台。

事實上，認定AR眼鏡將是下一個科技平台，並非Facebook的一廂情願。著名作家凱文．凱利就曾撰寫《AR將引發下一個大型科技平台：稱為鏡像世界》，闡述AR技術會如何改變未來世界。（AR將引發下一個大型科技平台：稱為鏡像世界）

眾多科技公司也持續投入AR眼鏡這塊富有潛力市場。Sanp搭載AR濾鏡功能的Spectacles智慧眼鏡，如今已迎來第三代；瞄準企業運用的新款Google眼鏡，也在5月時登場；而微軟Hololens 2先前曾傳出將在9月正式開賣。另外，也傳出蘋果正在開發類似的產品，預計最快2020年問世。

責任編輯：陳映璇

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。