台鈴首款電動機車eReady Fun亮相！補助後不到5萬元，為何主攻大眾市場？|數位時代 BusinessNext

台鈴首款電動機車eReady Fun亮相！補助後不到5萬元，為何主攻大眾市場？

台鈴電動機車新品牌eReady，第一款車eReady Fun正式問世，最快9月中交車，這台補助後不到5萬元入手的電動機車，eReady想打什麼市場？

第四位PBGN聯盟夥伴，台鈴300天催生eReady Fun

台鈴隸屬台隆集團，民國63年與日本鈴木（Suzuki）合資成立台鈴工業，負責生產、銷售日本Suzuki機車，經營台灣二輪車市場超過46年，為進軍電動機車領域，2019年成立新品牌eReady，並在去年10月與Gogoro結盟，從燃油機車一腳跨入電動機車。

發表會上，台鈴工業董事長黃教信身穿深藍西裝、換上白色球鞋，展現新品牌eReady的年輕氣息，在300天內催生出第一款eReady Fun電動機車，更建立全新經銷通路，「燃油車與電動車都是baby（寶貝），發展產品都像極了愛情，」黃教信幽默搭上時事梗，宣示油車、電車事業並重。

他提到，過去燃油車設計有諸多限制，但電動機車開發空間大，可導入物聯網，開發App應用，揮別燃油機車被貼上的夕陽工業、吵雜等標籤，帶領機車產業走向下一步。

雙魚眼頭燈搶眼，塑造國民機車形象

但身為PBGN第四位的聯盟夥伴，負責操刀eReady電動車事業部營運總監林進賢一開口就強調差異化的重要性，相較於宏佳騰Ai-1 Sport 、YAMAHA EC-05、PGO Ur1都採用Gogoro 2系列車架，eReady fun採用的是Gogoro 3車架做設計，搭載最大功率6.2kW的G2水冷馬達，價格相對競品更容易入手，但在設計上絲毫不馬虎。

eReady Fun採用搶眼的雙魚眼頭燈，周圍還有12顆LED環狀設計，在夜間辨識度高、提升安全性，並採用雙杯架、前附usb插槽等實用功能。

App設計則走簡潔風格，包括可以設定慣用手的介面，附有地圖與騎乘資訊，可一鍵導引使用者到換電站換電，也能做個人化設定，包括音效、電能回充等級功能。

售後服務上，提供24小時預約保養維修、保養維修全程防塵防刮等承諾，給予消費者安心感。目前全台已有4家電動車門市、年底上看9家，林進賢表示，目前4間加盟門市裡，其中2家是全新加入eReady品牌，而非從台鈴燃油車門市轉過來的。

看待下半年電動機車市場，林進賢認為，目前電動機車業者已慢慢回歸本質，開始與消費者做更多的溝通及互動，而非只是打價格戰。

隨著7月份整體電動機車銷量破萬輛、市占率回歸10%水準，顯示已走出谷底。不同於Gogoro、宏佳騰主要瞄準科技宅，eReady想要讓一般大眾都能輕易上手，塑造國民機車的形象，以擴大電動機車市占率，林進賢看好接下來電車市場將穩健起飛。

在eReady加入後，能在台灣電動機車市場上激起多大的水花，外界都睜大眼睛關注。

責任編輯：錢玉紘

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。