牽手遠傳後,亞太電信終於開台!7級距資費、獨有高頻5G網路,3大重點一次看
牽手遠傳後,亞太電信終於開台!7級距資費、獨有高頻5G網路,3大重點一次看
2020.10.22 | 3C生活

「我們是台灣5G開台最晚,但絕對是最有料、最突出的一家電信公司!」亞太電信董事長呂芳銘說道。

在中華電信宣布旗下 5G 用戶數已破10萬、台灣大哥大、遠傳電信、台灣之星相繼開台後,亞太電信終於在今(22)日趕上腳步,宣布正式啟動 5G 服務。此時更令人在意的,或許不是亞太電信能推出何種吸引人的加值服務,而是和遠傳結盟 5G「共頻共網」後,會端出何種資費方案?未來的商業模式,又該如何運作?

重點一:資費意外中規中局,仿照電信三雄採7個級距

在4G時代,亞太主打199元、399元的「超低月租」,但在首度公布的 5G 資費方案中,卻改走「中規中矩」路線,和電信三雄大同小異,採取7個級距方案,月租選擇從599元~2,699元不等。至於想要5G上網吃到飽,同樣最低從1,399元起跳。若要搭購 5G 手機,則共計有 30 款不同價格帶的手機可選擇。

亞太 5G 資費
亞太 5G 資費方案和電信三雄大同小異,並沒有和台灣之星一樣走平價路線。
圖/ 亞太電信

在記者會後,亞太電信總經理黃南仁被問及和遠傳的合作,是否影響這一套資費方案的設計?他卻反駁表示,亞太並沒有要複製遠傳模式,而是將5G服務對象分為「一般消費者」和「企業/政府用戶」,服務變得更多元,且網路品質也有所提升,想藉此突破 4G 時代 ARPU(每用戶平均收入)長期低迷的狀況。

亞太 5G.jpg
亞太電信針對消費者端,釋出影音串流、AR、VR、雲端遊戲四大應用。
圖/ 唐子晴攝影
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針對企業端,則有不同的多種解決方案。
圖/ 唐子晴攝影

延伸閱讀:魚肚真好吃!遠傳下聘亞太電、結親鴻海,台灣大5G佈局遭突襲

「消費端很重要,一定是兵家必爭之地,這是我們的『home garden』,要守住!」呂芳銘表示,在5G時期,除了一般消費者市場必須得持續深耕外,要真正讓電信業者擺脫「笨水管」的情境,也必須走上與企業合作的道路。

亞太電信在2019年全年營收達142.46億元、稅後虧損51.62億元,但黃仁南預估在3~5年內,隨著企業應用漸漸佈局完整,消費者端和企業端營收將達 5:5,且因企業端獲利更高,預估未來每年虧損幅度可降低5~10億。

重點二:牽手遠傳共頻共網,網路提供分兩大階段

另一方面,和遠傳電信牽手後的進度,也成為全場焦點。

「這是《電信管理法》修法後,第一個合作案例,雖然還在審理,很多細節還需要釐清,但仍令人期待!」國家通訊傳播委員會(NCC)主委陳耀祥在記者會上說道。

在9月初,雙方正式簽訂合作計畫,在 5G上「共頻共網」,亞太電信將分擔九分之二網路建置成本與 94.73 億的頻譜成本費,取得九分之二網路容量權,雙方簽訂20年共頻共網合作。

但是合作還未正式通過 NCC核准,處於驗證階段。「但我們必須現在要開台,因為整個市場都已經開始拼搏,現在就得進入戰場,」呂芳銘表示。

亞太電信指出,目前3.5GHz頻段 的 5G 網路是第一階段合作,亞太電信透過 MVNO(行動虛擬網路電信商)的身份,在 4G 和 5G 都採用遠傳電信的網路;待合作正式生效後,則將進入第二階段,雙方將採用MOCN(多營運商核心網)技術,遠傳提供亞太5G網路、4G網路則由亞太自己佈建。

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亞太電信董事長呂芳銘(左)和總經理黃南仁(右)表示,亞太的目標,是成為全台前三名電信業者。
圖/ 唐子晴攝影

黃南仁表示,進入第二階段後,亞太未來的網路速度峰值上看1Gbps,品質大幅提升,因此對這樣的資費方案設計,更有信心。

重點三:28GHz轉為5G熱點,免費開放使用

最後一點,則是亞太電信別於其他業者最特殊之處,他們獨有的28GHz高頻(mmWave)5G網路。

官方透露,初期 28GHz 佈署站點將聚焦在人口稠密區,以及特定區域應用服務為主,一樣針對「一般消費者」和「企業/政府用戶」推出。mmWave相較 Sub-6(3.5GHz),好處是頻寬更大、延遲更低、速度更快,但卻有太容易被阻擋發散的缺點,但如果用於室內,卻很合適。

在企業端,日前與封測大廠合作5G智慧製造專案,整合AGV無人搬運車、MR(Mixed Reality,混合實境)應用,建立高度人機協同與高效作業環境,其他專網服務已陸續於半導體業、石化業、封測業等領域導入。

針對一般消費者,由於絕大多數 5G 裝置在台灣還不支援mmWave,因此亞太電信選擇運用FWA(Fixed Wireless Access,固定無線接入)傳輸方式,將 28GHz mmWave 訊號轉成上網熱點,將於全台指定27家亞太電信和1家萊爾富門市免費提供,且非 5G 手機也能用,

亞太 5G 3
實際到萊爾富門市測試,左為 4G 手機 iPhone 11 Pro Max、右為 5G 手機 iPhone 12,兩支手機透過FWA方式連上由 3.5 Ghz提供的5G網路,速度與直接連接5G訊號相當。
圖/ 唐子晴攝影

雖然相較其他電信業者,亞太電信 5G 開台時間晚、資費方案及加值服務也沒有太特殊之處,但黃南仁仍頗有信心給出目標,預計一年內 5G 用戶轉換率將達10~12%。

責任編輯:錢玉紘

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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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