Teams活躍用戶激增775%!微軟CEO納德拉直播談疫情,點出「科技強度」是抗疫關鍵
Teams活躍用戶激增775%!微軟CEO納德拉直播談疫情,點出「科技強度」是抗疫關鍵

新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)帶來糟糕的一年,卻也催生出變革的一年。縱然疫情導致諸多不確定性,讓人們不得不待在家中,但無論在工作或生活層面,邁向數位化的腳步都在這最煎熬的時期加速。

在台灣微軟主辦的微軟線上技術峰會中,執行長薩蒂亞.納德拉(Satya Nadella)及微軟大中華區總裁柯睿杰(Alain Crozier),便透過直播和外界分享身為雲端及企業服務巨頭的他們,在疫情下看見什麼趨勢,如何幫助各個企業跨越這樣的危機。

數位轉型因疫情悄然推動,企業加速擁抱數位科技

納德拉提到,數位科技在疫情下正悄然發生,悄悄融入現實世界,為生活、經濟及社會等各面向帶來影響,整個社會經濟都在雲端與邊緣運算技術的助力下,步上數位轉型的道路。

確實,微軟可說是感受最深的企業之一。疫情令微軟雲端服務的使用率大漲,3月底時,這間雲端巨頭公佈,他們發現在部份疫情重災區,如義大利,視訊會議軟體Teams的活躍用戶激增775%;分析工具PowerBI也成長42%。

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因應新冠肺炎疫情升溫,微軟推出 Microsoft Teams 限時 6 個月 Freemium 免費版本。

即使是武漢肺炎肆虐期間,各種數位裝置依舊能幫助人們消弭物理距離,納德拉聲稱微軟能在雲端及邊緣運算的時代下,為企業與民眾提供得心應手的平台與工具,建立可靠的安全解決方案與開發工具。

同時微軟也積極發揮影響力為防疫做出貢獻。舉例來說,柯睿杰表示,微軟與中國遠影醫療合作,在瀋陽、鄭州、成都、合肥等地,以Power BI為基礎,打造疫情數據分析和決策平台,令主管部份能快速理解疫情走勢,做出更好的管理與決策。

TMI Roth等業者也在微軟的支持下,以Surface Go為基礎開發出一套消毒機器人系統,並應用在第一線的醫院,減少醫療人員的負擔與風險。

疫情下的趨勢:企業「科技強度」持續上升

柯睿杰認為,在疫情嚴峻的此刻「科技強度(Tech Intensity)」變得比以往任何時候都要來得重要。科技強度便是指企業如何運用數位科技,駕馭各種資源,進而推動經濟發展與成長。

納德拉指出,今天最不需要的一件事,就是重新開發車輪,他認為企業應借助最新的科技力量,進一步創造商業上的解決方案,建立競爭優勢。不過在達到這樣理想的願景之前,企業必須做到公司內外都能對數位科技給予充分信任,而這就是科技強度的內涵所在。

納德拉表示,「一個國家或公司能否建立競爭優勢的關鍵,取決於他們掌握科技強度的高低。」

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疫情讓在家工作成趨勢,企業也更願意應用雲端技術協助遠端上班順利。
圖/ Shutterstock

隨著在家工作的盛行,微軟觀察到科技強度也在中國呈現快速攀升的趨勢。中國地區的Team用戶在近期暴增600%,並且仍在持續成長,越來越多企業採用各類雲端服務,協助遠端工作順利執行。

面對前所未有的疫情挑戰,納德拉強調,全球必須攜手並戰,而微軟所能做的努力,就是提供最好的工具協助企業與開發者,「無論身處何處地,我們每一個人都為希望而行動,只要每個人都付出努力讓世界變得更美好,那麼一切努力將匯溪而流,創造一個更美好的世界。」

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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