Vpon獲12億元C輪融資！威朋如何打造日港韓爭搶的數據技術？|數位時代 BusinessNext

獲12億元C輪融資！Vpon如何打造日港韓爭搶的數據技術？

Vpon宣布獲得12億元台幣的C輪募資，投資方則來自日本、韓國、香港，為Vpon的國際化打下更強大的基礎。

Vpon專注於挖掘數據、分析數據的解決方案

在過去的12年，Vpon數據業務遍布7個亞太區重點城市，同時擁有超過1,500家客戶，當中包括各行業的本地公司及跨國集團，以及政府認可的公營機構。

Vpon提供挖掘數據、解讀數據、分析數據等相關解決方案，以2018年Vpon的日本公司Vpon Japan為例，更能理解其產品與服務。2018年，Vpon Japan宣布與日本政府觀光局展開戰略合作，日本政府觀光局的目標，是在2020年東京奧運時達到4,000萬人次入境旅客、2030年再將數量上調到6,000萬人次。

Vpon Japan提出了整套的資料解決方案，從資料蒐集、資料分析，到資料可視化以及最後的資料實用，四步驟找出潛在的旅客、回頭客。

舉例來說，Vpon會在旅展統計了現場的參展人數，並找出半年內實際到日本旅遊的遊客，接著分析這些人的輪廓與特質，提供給日本觀光局來推廣更有效率的行銷策略。

Vpon執行長暨創辦人吳詣泓認為：「過去幾年Vpon團隊成員不斷努力，在複雜的國際環境中陸續發開拓台北、東京、大阪、上海、香港、新加坡和曼谷等7個辦事處，通過Vpon威朋研發多年的自主大數據與人工智慧技術，獲得日本、香港、新加坡、台灣等先進市場的認同，主要客戶包括日本國家旅遊局、大阪旅遊局、日本國鐵JR東日本、JR西日本、花旗銀行、香港寬頻等集團客戶，與Vpon威朋進行深入且長期的數據技術合作。」

投資人星光熠熠：加強日本連結、進軍韓國

而本次參與Vpon投資的投資人們也都大有來頭，其中日本與韓國的投資人都更有策略上的意義，Cool Japan Fund與STIC分別能夠進一步加強Vpon的日本連結與日後落地韓國的策略發展。

領投的Cool Japan Fund成立於2013年11月，是具有日本政府官方背景的投資基金，目標是透過為媒體內容、食品、時尚生活和境內旅遊等不同領域的企業提供風險投資，提升海外市場對日本優秀產品及服務的需求及發展。

目前，Cool Japan Fund的資金總額達1,013億日圓（約9.53億美金）。Cool Japan Fund董事會成員、營運長兼投資長加藤有治說：「我們很高興能與Vpon集團合作，進一步提升行動廣告和數據分析的服務能力，冀望日後在亞洲旅遊及跨境電子商務中創造更大的價值。」先前Cool Japan Fund於2019年也曾投資旅遊體驗電商平台KKday約3億元台幣。

STIC則是韓國的大型基金公司，其投資覆蓋整個亞洲地區，STIC董事總經理張安黎表示：「在過去的投資經驗中，我們發現Vpon具有非常獨特的市場定位，特別在跨境數據交易方面有顯著的規模優勢，讓我們印象深刻，並因此決定進行投資。未來STIC將利用掌握的亞洲資源，協助Vpon公司落地韓國以及亞洲其他地區，強化Vpon在亞洲的大數據公司競爭優勢。」

責任編輯：蕭閔云

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。