5G拍賣大戰正式落幕！分食「魚頭、魚肚、魚尾」頻段，5大電信怎麼說？|數位時代 BusinessNext

中華電信

中華電信董事長謝繼茂說，「對於本次取得的頻率位置相當滿意，3.5GHz頻段的頻率位置3.42-3.51GHz，目前在設備供應上產品最齊全、時程最早，有利於及早建設5G網路。」同時，中華電信也是在3.5GHz及28GHz兩個頻段中，取得最大頻寬的業者。

謝繼茂認為，此次標金雖然比預期稍高，但不影響5G開台計畫，目標仍是7月提供服務，並搭配東京奧運新媒體平台轉播權，提供消費者4K、VR體驗。

中華電信指出，此次取得3.5GHz位置，完全避開4G手機可能產生的二次諧波頻率干擾，可讓標下的90MHz頻寬效益充分發揮。

遠傳電信

依照技術特性，5G需擁有80MHz連續頻寬才能發揮高速連結特性，以高速公路比喻，頻寬決定「速限」與「車道數量」。

遠傳認為，自家取得的3.5Ghz位置屬於橫跨「魚頭」與「魚肚」，加上取得足夠頻寬，相當於替消費者搭建雙向各四線道的寬敞道路。

但他們憂心，過高標金將對於產業發展、消費者權益、甚至國家競爭力產生負面衝擊與影響，再次呼籲政府參考美國設立「5G基金」，自5G頻譜標金中直接提撥至少二分之一，用於協助電信業者進行5G建設與創新應用服務。

台灣大哥大

台灣大在5G第一階段出手節制，「僅」在3.5GHz取得60Mhz頻寬，被認為是「精算妙招」。市場原先預期，他們有機會與拿下40MHz的台灣之星聯手，組成100MHz聯盟，一舉超車遠傳與中華電信，但今日位置競標結果出爐後，反被隔在距離最遠的「頭」、「尾」兩端。

台灣大哥大總經理林之晨強調，部分5G頻段雖仍有衛星業者使用，不過在主管機關規劃著手清頻後，預期至第三季台灣大5G開台時，不分魚頭、魚肚、魚尾，均將無衛星干擾的疑慮。

台灣大指出，頻譜策略是基於避免浪擲千金，並避開廝殺激烈的競標卡位戰，未來仍會積極與其他業者促成「三共」（共頻、共網、共建）合作

台灣之星

台灣之星在5G頻譜第一階段在3.5GHz頻段標下40MHz頻寬，強調以「業界最低標金成本」197.08億元取得戰略合作位置。

台灣之星總經理賴弦五表示，此次以零成本取得「魚頭的位置」，將全力投入5G建設，並以更開放的心態與同業及更多領域產業進行策略合作結盟，將持續發揮關鍵小業者的影響力，促進台灣電信產業發展、讓消費者提早享有5G服務。

亞太電信

亞太電信與其他業者策略不同，僅在28GHz頻段取得400 MHz頻寬，表示「將以最短時間確認合作業者和合作方式，積極展開5G基礎建設，預計可與策略合作夥伴同時開台。」

亞太電信總經理黃南仁認為，未來5G基地台建設所需站數較4G增加3倍以上，資本支出不容小覷。5G不同於過往通訊世代，電信業不再只是網路的提供者，還多了應用服務的競爭，選擇策略合作方式提供3.5GHz服務，是保留更多彈性與競爭性，結合中高頻段，持續布局B2B和B2C市場。

責任編輯：蕭閔云

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。

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。

「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。

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