價格2千元有找！會說中文的Google智慧音箱Nest Mini值得入手嗎？|數位時代 BusinessNext

功能：低音強度增、辨聲與保留音質升級

Nest Mini價格定位屬於入門款，訂價僅約蘋果的五分之一，但Google相當重視其音質表現，強化不少效能，例如比起前一代Google Home Mini增加兩倍的低音強度；搭配專屬音訊調整軟體，避免因為調整音量大小而掩飾或遮蓋原始音源表現，強調能保留樂器與節奏細節。

為了更符合家中使用需求，Nest Mini也增加第三個麥克風，能根據環境情況動態調整音量，像是消費者問問題時，若周遭有洗衣機運轉聲，Google助理會自動以更大的音量回應。

特別的是，Google助理一改過往的唯一「女聲」形象，新增兩種聲音，使用者可依據個人喜好選擇，不再只有「Google小姐」。

Nest Mini還配備了Voice Match功能，主打能「聽聲辨人」，支援記錄6位不同使用者聲音，提供家庭成員個人化服務和資訊。另外，透過揚聲器群組，可以把家中其他Nest音箱、螢幕或Chromecast放入同一群組中，打造串聯音箱系統。

生態系：本土、海外大量智慧裝置支援

Nest Mini雖然是台灣市場中的後進者，但Google旗下智慧音箱在全球表現不俗，根據市調機構Canalys統計，今年第三季的智慧音箱出貨市占率，Google排全球第四位（12.3%），次於亞馬遜（36.6%）、阿里巴巴（13.6%）與百度（13.1%）。

相較於其他競品，Google最大優勢可說是其生態系，官方強調Google智慧音箱能操控約3,500個品牌、3萬款智慧裝置，其中也有台灣消費者愛用的產品，包含：小米家居產品（掃地機器人、電風扇、燈具系列、空氣清淨機）、大同家電（除濕機、冷氣等）、LG、D-Link與Yeelight。

「還無法透露未來會和哪些在地業者合作，但持續深化生態系關係，將是台灣研發團隊的重要工作項目。」Google Nest台灣研發中心負責人洪福利表示。

此外，擁有豐富娛樂資源的Google，也能比其他音箱業者更占有優勢，日前在台啟動的YouTube Music、YouTube Premium順理成章加入串連。他們的獨家通路台灣大哥大也提供MyMusic曲庫內容，以及讓用戶確認電信帳單資訊；12月起，將整合凱擘電視管家的有聲書與叫車服務功能。

Google降臨，聲控強項能否終結台灣音箱亂世？

「人人有興趣、個個沒把握，」這句話或許是台灣當下的智慧音箱市場寫照。

在台灣大哥大與Google聯手加入智慧音箱戰局後，電信三雄各自擁有一片山頭：中華電信i寶貝結合MOD聲控功能，特點在能聽懂台語，瞄準銀髮商機；遠傳最早投入市場，生態系相對完整，不只擁大量有聲書內容，也與「surco雲端家電遙控」、「掃地機工廠松騰實業」整合。

再加上今年8月，蘋果HomePod以逼近萬元的高價在台開賣、以及早與電商網站486聯手的華碩智慧音箱，台灣消費者其實不缺選項。

即便Nest Mini打入小米家電生態系，且能串連比Apple Home Kit多的裝置數，不過仍無法像小米自家音箱一樣，擁有更細緻的操作。以電風扇為例，Google僅能用聲控開關設備，小米自家音箱卻能做到用語音調整風速/擺頭。

「ok Google，我要出門了。」聽到使用者的這句話，Nest Mini會自動將行事曆行程、購物清單、天氣、溫度等資訊快速朗讀一遍，還能分辨家中不同成員，提供差異化提醒。聽得懂中文，還有強大服務整合能力，價格卻不到2千元的Google智慧音箱，成功引發市場關注，至於是否能空降成台龍頭品牌，就等時間來證明。

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。