美國跳過5G一步登天?川普在Twitter上心心念念的6G,高通首度開口回應
美國跳過5G一步登天?川普在Twitter上心心念念的6G,高通首度開口回應
美國總統川普
I want 5G, and even 6G, technology in the United States as soon as possible.(我想要5G,甚至是6G,美國很快就能開發這項技術)

今年2月,美國總統川普(Donald Trump)在Twitter上發布一則貼文,高調宣示美國在5G「不能落後也沒有理由落後」,更在5G還懞懞懂懂的情況下,竟然一口氣跳級到「6G」上。

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川普第一次提到6G的網路言論受到極大關注,但可行性卻備受質疑。
圖/ Twitter

從1G時代到5G時代,每邁入新一代的通訊標準,平均都得歷經「十年磨一劍」的週期,在晶片龍頭大廠高通(Qualcomm)看來,6G八字要有一撇,最快也得等到2029年後。

即便川普的願景像飄在空中,但時隔7個月後,高通卻在聖地牙哥總部舉辦的一場5G工作坊活動中,首次主動回應這個問題:「 6G現在聽起來就像一個流行詞語,但它確確實實就是下一代的通訊技術。

雖然高通未再透露更多在6G上進展規劃,但卻罕見地在簡報上把6G納入時程表中,因為在通訊標準這一場硬戰上,越早出手,就能越早取得成果,在國際上的話語權也就越大。

中國速度比美國還快,川普只好跳級6G?

若以5G來看,通訊領域的國家代表隊所謂的「提早投入」,到底有多早?

2019年5G開始逐步邁入商用,但早在五年前,高通已經開始著手制定5G網路技術標準,但若要追溯到更「古早」的時期,高通工程部門執行副總裁暨技術長Jim Thompson表示,早在1993年,高通就設計了一個全新的蜂巢式架構來支援2G網路,該架構一步步演進到3G、4G,如今成為5G第一大應用場景eMBB(增強行動寬頻)的基礎,都是環環相扣的過程。

qualcomm 5g 6g
從1G到5G時代,每一代新的通訊標準平均會歷經10年的改朝換代。
圖/ 高通

綜觀全球5G布局概況,美國和中國無疑都在前段班,在中美貿易戰的籠罩下,無論是專利技術還是基礎設備,美國都不想讓華為專美於前,於是兩國各自的「5G布局速度」,便成為全球的關注焦點。

兩國現有布局方式已經定調:美國先主力採用NSA(非獨立組網)布建核心網,並計劃Sub 6及mmWave(毫米波)兩種頻段混合搭配;而中國在今年6月正式發放執照後,則是專心採用Sub 6,在政府全力支持下,盡可能加速走向SA(獨立組網)。

「中國正在火力全開,但這次不同的是,相對其他國家,中國政府引領了部署的速度,」在上週於紐約布魯克林結束的T2高峰會上,高通執行長Steve Mollenkopf表示。

Verizon執行長Hans Vestberg也指出,中國在5G早期的部署上強度就很高,在很短的時間內就會達到下一個里程碑,畢竟誰能更快大規模布建,就能更快推動新應用及商業模式,也難怪在「小落後」的局面下,川普一番話,一直被外界解讀成要不走尋常路,直接越級部署6G。

但針對6G,高通早已不是表態的第一人。

華為創辦人暨執行長任正非在9月27日透露,華為已經開始涉獵6G,並且5G、6G技術採齊頭並進的策略研發,但在商業化以前,還有相當漫長的路途要走;聯發科先前也表示在芬蘭設置研發中心,開始著力於6G,而投身於此的還有NOKIA的貝爾實驗室。

但目前還沒有人能真正定義到底什麼是6G,更別說它的特性和應用場景,一切仍處於非常初期的研究階段而已。

2020年5G重點,不只是手機

「2019是非常特殊的一年,有高頻、低頻、SA、NSA,我們把所有4G的技術,統統放在一年中實現,」高通資深副總裁暨4G/5G業務總經理Durga Malladi說道。

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目前3GPP頒布的5G標準為R15,接下來將走向R16。
圖/ 唐子晴/攝影

高通分享,目前全球已經有超過30家電信業者推出5G網路,多數仍是以Sub 6為主,綜觀讓消費者最有感的,還是非5G手機莫屬。

在高通推出「Snapdragon 855+X50」的5G解決方案後,如今包含5G手機、CPE(客戶終端產品)在內,已經有超過150個裝置有5G聯網能力,而這數字在今年6月還只有75個,短短3個月增加一倍。

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採用高通5G解決方案的終端裝置中,有許多台灣廠商。
圖/ 唐子晴/攝影

然而,5G和4G最大的區別,是在產業中百花齊放的應用,高通在聖地牙哥現場也把更多5G的應用場景擴展到C-V2X車聯網、工業物聯網、XR(VR、AR、MR)⋯⋯等等。

在2020年會發生的事,將有更多5G的垂直領域應用誕生。

責任編輯:陳映璇

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關鍵字: #高通 #5G #川普
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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