揮別單打獨鬥!智慧城市朝生態圈發展,Gartner:數據交換成為趨勢
揮別單打獨鬥!智慧城市朝生態圈發展,Gartner:數據交換成為趨勢

智慧城市(smart city)是透過科技的創新應用,來提升市民的生活品質,從早期業者各自為政發展,現在智慧城市更強調以使用者為中心,建立智慧生態系統。根據Gartner觀察,到2023年整個智慧城市的生態系內將有許多夥伴,85%相關應用由公私部門一同參與。

Gartner智慧城市研究副總裁貝蒂娜·特拉茨-賴恩(Bettina Tratz-Ryan)接受《數位時代》訪問表示,現在各國智慧城市計畫都如火如荼進行,包括智慧交通、公共安全、智慧建築等等,下一階段將把業者串起來,建立智慧城市平台的生態圈。

Gartner智慧城市研究副總裁Bettina Tratz-Ryan
Gartner智慧城市研究副總裁Bettina Tratz-Ryan
圖/ 陳映璇攝影

例如打造智慧停車服務,不只是影響停車,還包括從A點移動到B點的方便程度,甚至影響物流業怎麼運送,讓參與業者透過數據洞察、資料交換,把服務變得更有效率。或是智慧街燈可以搭配數位資訊站、空氣品質感測器,甚至是搜集人流資訊,並運用這些數據做群眾管理。

資料搜集交換成為趨勢

要打造智慧城市的生態系,資料搜集交換將成為重要趨勢。透過物聯網裝置所搜集到的大量數據,透過公私部門的合作,進行數據的洞察與分析,實際了解市民的生活所需。

Gartner
從早期業者各自為陣發展,現在智慧城市更強調以使用者為中心,建立智慧生態系統。
圖/ Gartner

貝蒂娜舉例,在瑞典斯德哥爾摩,汽車大廠Volvo跟市政府做數據交換,用在交通、停車數據使用,車與車之間可以聯網溝通,當發現路面坑洞造成無法行駛時,可以發出訊號即時警告接近的駕駛,並把數據回傳給交通單位做處理。

科技與隱私權的兩難

不過資料搜集分析,背後牽涉科技與隱私權的兩難。

例如Google旗下的智慧城市子公司 Sidewalk Labs計劃在加拿大多倫多濱水區(Waterfront)打造一座有如「高科技烏托邦」的智慧城市,相較目前的城市平均可減少89%碳排放,以及透過共享服務減少交通擁擠,不過卻也因為在街上廣設感測器,搜集城市資料,引發在地民眾對於侵害隱私權的疑慮。

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Google計劃在加拿大多倫多濱水區(Waterfront)打造一座智慧城市,相較目前的城市平均可減少89%碳排放。
圖/ Sidewalk Labs

或是應用在年長者的智慧手環,當監測到長輩離開安全範圍就會發出警示,並通知相關醫療照護、市民服務單位,導致年長者無時無刻被追蹤監視,形同被剝奪隱私,進而引發新科技是讓人更自由,還是侵害個人隱私的質疑聲浪。

貝蒂娜認為,政府單位需制定資料的使用規範,並確認數據的取得方式是否符合道德,才能創造以數據為導向的城市經濟。

為讓大眾了解數據使用、數位化帶來的影響,Gartner也展開數位平等(Digital equity)研究計畫,進一步探討政府提供什麼程度的數位化服務,能帶給市民生活最大的便利性,將有助於未來擴大規模推動智慧城市。

5G應用蓄勢待發

隨著各國開始大規模佈建5G,能否驅動智慧城市發展?貝蒂娜認為,5G在資料的傳輸具有優勢,但目前智慧城市發展多在數據的交換,光4G網路足以夠用。

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Bettina 表示,5G通訊有助於自駕車、人臉辨識影像等服務,更可以做到資料脈絡化。
圖/ Monster Ztudio via shutterstock

不過,5G通訊有助於自駕車、人臉辨識影像等服務,更可以做到資料脈絡化,提供個人化服務,像是運送食物的機器人,未來可以做到人臉辨識,增加付款流程,讓應用更加多元。

下一波智慧城市革命,透過數據交換、建立生態圈帶來新拐點,同時相關單位也須訂定資料的使用規範,以民眾降低隱私疑慮,才能達到政府、業者、市民三贏局面。

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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