為何天璣1000只支援Sub-6,還讓聯發科底氣十足?官方揭5G背後戰略佈局
為何天璣1000只支援Sub-6,還讓聯發科底氣十足?官方揭5G背後戰略佈局

市調機構IDC在上一個月,「調升」了5G智慧型手機的出貨量,預估2020年全球手機出貨量將達1.9億部,晶片大廠激烈的5G之爭,無疑成為了活絡市場的「神助力」。

聯發科的第一款5G手機處理器「天璣1000」,在11月底剛剛發表,對比高通晚一週亮相的Snapdragon 865及Snapdragon 765,最大的差別,可聚焦在兩點:

1. 支援頻段:

面對全球兩大5G主要頻段,中低頻的Sub-6(6GHz以下)及高頻mmWave(毫米波), 天璣1000只支援Sub-6 ,高通則兩種都支援。

2. 運行方式:

天璣1000為已整合5G modem(數據機晶片)在其中的SoC(系統單晶片) ,高通S765也是SoC,但最旗艦的S865卻不是,而是處理器外掛modem X55協同運作。

讓外界好奇的是,在同一條5G路上,為何兩家大廠做出了截然不同的選擇?聯發科今(25)日也從產品策略上,針對這兩點詳細說明,透露了自家5G的戰略佈局。

和高通「一魚兩吃」不同,聯發科為何只專攻Sub-6?

「台灣電信業者競標的5G頻段,包含3.5GHz的Sub-6、28GHz的mmWave,用目前的總頻寬和標金估算一下, 業者願意投標在Sub-6的金額,是mmWave的413倍 ,」聯發科技無線通訊事業部總經理李宗霖說道。

當頻率越高,優勢是頻寬更大,連網的速度會更快,但劣勢則是波長短、穿透力弱,容易被外界阻擋。因此,若要充分發揮5G的特性,高頻的mmWave是最終的「必然走向」,但要大規模覆蓋,布建的基地台就得更多、更密集,所需成本很高。

然而,在2019~2020年,5G才正在起步,以初期布建來說,和4G頻率相近的Sub-6,對於電信商會是「更快」、「更省力」的選擇。

不只是台灣,聯發科再以全球電信商的進程,來證明Sub-6才是現在的主流: 根據GSA統計,全球已經有56個電信商開始提供5G服務,其中54個採用Sub-6、2個採用mmWave。

「Sub-6是兵家必爭之地,Sub-6也是電信業者的基本共識,這才是主流,」相比高通想mmWave和Sub-6「一次做齊」,李宗霖表示,聯發科則是給客戶「需要」的,如此一來也能降低技術難度,加快5G晶片量產時程,讓聯發科在5G之路上,成功趕上高通的腳程。

5G
Sub-6和mmWave是5G兩大主流頻段,但現在開發mmWave的電信商並不多。
圖/ OnePlus via YouTube

畢竟,mmWave作為一項「新技術」,想要正式穩定地商用,無論是對電信商、基礎設備商、晶片商,還是終端裝置廠商來說,仍有眾多困難需要克服。李宗霖解釋,mmWave最大問題是在天線,也就是射頻前端的部分,像是天線、功率放大器等零組件,要怎麼很好地整合在一起,這是最大的考量。

「我要澄清一下,Sub-6跟mmwave的技術,聯發科是同時在做的,只是在轉成產品的過程中,我們根據市場考量,選擇先做Sub-6,先專心把一件事情做好。」

聯發科透露,當mmWave未來逐漸普及後,聯發科也會推出mmWave的產品,預計2020年下半年開始量產,但究竟會以何種形式推出,官方並未多做說明。

SoC讓聯發科底氣十足,第二款5G產品天璣800明年第二季問世

談到第二點——5G SoC,也是聯發科和高通在5G旗艦產品上「諜對諜」時,自認為勝券在握的關鍵。

「如果你要問我,5G中有哪些例子,很適合採用分離式設計,而不適合SoC,老實說我還真想不到,」聯發科技執行副總經理暨財務長兼公司發言人顧大為,談起高通S865仍採用分離外掛式方案時,自信地說道。

聯發科 5g
聯發科趁著年終之際,分享5G的戰略佈局。
圖/ 唐子晴攝影

高通5G旗艦處理器S865,在正式發表前就備受矚目,但卻令人意外地沒有做成SoC。以高通先前的說法,雖然X55要整合進S865中並不是問題,但在效能和連接能力上,就無法達到完美,因此採用外掛式的方案,性價比才更高。

市場更猜測,面對目前全球5G進度不一、混亂的市場,S865採用外掛式方案,讓廠商在不同個市場,可以更有「彈性」,例如在5年內都沒有5G的國家,或許手機不用外掛支援5G的X55,而是外掛一張一張僅支援2G~4G的數據機晶片。

「毫無疑問,SoC一定比較好,但SoC也更難,要把AP(處理器晶片)和modem這麼大的系統,整合到單一晶片,工程確實非常浩大。」

SoC到底好在哪?李宗霖解釋,如果要採用分離式設計會有兩個缺點,一來是耗電高,因為兩張晶片大量資料,需要相互傳送;二來是所占用的手機設計空間變大,減少了電池可用空間,會讓手機功耗更大、甚至得設計得更厚。

MediaTek 5G SoC天璣800 (圖2).jpg
聯發科反覆強調,雖然「天璣1000」和高通S765都是5G SoC,但定位不同,業界拿兩者相比是錯誤的,並預告明年將推出5G新系列處理器——天璣800,才算是S765的對手。
圖/ 聯發科

談完SoC的「好處」後,聯發科強調,未來5G產品線都將以SoC為主,並預告繼自家定位「旗艦級」的天璣1000後,明年將推出「中高階」的天璣800,一樣將採用SoC設計、7nm製程,採用的終端裝置,將於明年第二季量產,並將在2020 CES上透露更多細節。

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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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