宏碁能量飲賣到歐洲、還賣起空氣清淨機、除濕機？陳俊聖用兩大關鍵回應「不務正業說」|數位時代 BusinessNext

宏碁能量飲賣到歐洲、還賣起空氣清淨機、除濕機？陳俊聖用兩大關鍵回應不務正業說

宏碁不只賣空氣清淨機，接下來要賣除溼機，能量飲更從台灣賣到歐洲，陳俊聖面對「不務正業」批評，他如何直球對決？

擴張是必要對策，用兩評量看是否不務本業

「我若一直做一直做一直做本來的事，內在環境改變，外部環境改變，我一定會撞到牆，你現在覺得（筆電本業）很好很好，那是因為外部環境的關係，不是你創造出來的，我現在就是想要，不管外部環境怎樣，我自己創新的動能不能停，有好的回饋就加強！」陳俊聖說。

「台灣不能只有台積電，宏碁不能只有PC。」陳俊聖說，「但我們還是努力跟保時捷合作，這都是更加在本業努力」，另外也稼接往外朝生活風格品牌發展，這是業務拓展，過程中要做的是平衡。

到底是「本業拓展」還是「不務正業」？陳俊聖認為有兩個檢查關鍵：一是機會點有多難？二是核心能力在哪裡？宏碁若能力在此，跟做跨不過去的事是兩碼事，他認為業務擴張是必要對策，也因此宏碁也開始賣盒裝DIY風扇。

「即使是半導體的台積電，也要不斷做新世代製程，也做到光罩跟封裝製程，這也是一種擴張。」陳俊聖用最熟悉的台積電做譬喻，「但我們不會突然擴張過去，比方去抓魚！」他大笑表示。

通路筆電需求累加，第二道指令：一天登機出貨

正如電腦本業，宏碁除老夥伴英特爾跟超微，也宣佈新增聯發科跟高通處理器平台，「多一個平台就多一個機會，更極大化出貨量，不然英特爾跟AMD不夠怎辦？現在我彈性變大，出貨量更有機會增加。」

而宏碁連筆電本業都在擴張。拿著Porsche聯名筆電，陳俊聖秀一手周邊皮套如何組合一手帶，「Porsche不會退流行，可以一直心動，讓消費者有幸福感。」陳俊聖說。

事實上，還要面對通路需求不斷疊加的壓力。「我們剛出完一部份貨，上次來信的歐洲教育部次長又來信了，這次他催貨兼先付款。」陳俊聖說，若不是這波疫情讓全球搶筆電搶到發燒，這種信不可能接到。

現在出貨愈來愈艱困，每天有更多訂單進來，陳俊聖除要求採購團隊逐月出貨量拉高，另一個指令也發出：要求零件兜齊，上線組裝到上飛機空運只能一天時間。「過去是一週，現在縮短到2～3天，我希望今天就能改為1天！」

美元匯率動盪，空運費用大幅上升，都成為宏碁這波疫情需求突襲下的難題，舊品必須自行吸收，但新品將重新定價。他自認為宏碁已比上游半導體業者好，畢竟台積電機台用美元採購，但用台幣折舊，一旦台幣升值，承受壓力比下游大。

「雖然我們跟上游喊話，但上游擴廠會考慮使用年限，擔心是極端現象，我們只能在技術上努力，做更好地創新，刺激需求，並面對外部發生變化過程找出微趨勢。」陳俊聖說。我們正密切計算，還有多少家庭電腦已經很久沒更新，多少企業延後換機需求，共同營運長黃資婷說。

「台灣有哪支飲料行銷到全球市場的？」陳俊聖跟飲料團隊信心喊話，也傳達了對新事業的期許。《富比士》剛宣佈2020年全球最佳雇主750家，宏碁排名246名，在前段班，且成為台灣員工滿意度評分最高企業，成績超越台積電。

「7年前我來宏碁，看到很多是久任的員工。」陳俊聖開心的說，但因為新事業發展，宏碁聘僱很多年輕員工，新臉孔也變多了，而宏碁也期望給他們好的發展舞台，因此今明年似乎正加速打造IPO艦隊。

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。