工研院創業競賽首屆冠軍由「南方雙電客」獲得，預知工廠電力系統故障！|數位時代 BusinessNext

預知工廠電力系統故障！工研院創業競賽首屆冠軍由「南方雙電客」獲得

工研院鼓勵技術團隊創業，今年更首度舉辦「工研院創業競賽」，獲獎團隊第一名是研究電力系統管理及預知故障的新創團隊。

工研院47年來已培育近500名CEO，工研院首度舉辦「工研院創業競賽」，引進由訊連、仁寶、中華開發資本和橡子園擔任評審團，經過激烈競爭，冠軍隊伍由以AI、智慧電網降低耗能耗電的工研院南分院的「南方雙電客」獲獎。

工研院表示，該獲獎團隊將獲得由創新工業技術移轉股份有限公司(ITIC，以下簡稱創新公司)和企業提供的資金作為創業第一桶金。

工研院與產業緊密連結，常以市場需求為導向進行跨領域創新研發，協助產業升級，工研院也有一套創新創業機制，在院內開設財務、業務、市場等相關新創學程，鼓勵員工創業，為產業注入新創活水。

從創意變成創新再走到創業，是最難的一步，工研院院長劉文雄表示，舉辦此次創業競賽，就是要將新創文化注入工研院的研發氛圍中，培養同仁新創及價值創新的能力，在創業競賽的過程中，透過業師的教導，讓同仁學習新創的秘訣，希望每位同仁都應隨時準備好將技術投入市場的能力及實力，當機會來時不要放過。

擔任決賽評審的訊連科技董事長黃肇雄指出，產業需要不斷的有創新的思維、科技注入，才能讓產業更加完善地發展，創新科技也需要觀察市場的趨勢才能邁向新創舞台，這次的創業競賽正是搭起產業專業創投業師與研發單位的良好橋樑，讓科技研發能在一開始就先了解到市場的需求與定位，才能更有效率地讓創新科技順利走向創業之路。

橡子園創投合夥人瞿志豪指出，比起外面的創業競賽有許多是靠創意取勝，工研院的創業競賽團隊技術都非常的深，實力相當堅強，是與眾不同的地方，很少見；在這樣的基礎上，瞿志豪鼓勵工研院創業競賽團隊，在商業化過程中，若能對客戶痛點越了解，對全球通路掌握越高，對市場的掌握就會越成功。

工研院服務系統科技中心「OFAI」團隊，以AI倉運決策管理平台，從訂單產生前到訂單完成的整個流程，進行精準預測與判斷，加速整個訂單流程，拿下另一座季軍。圖左一為頒獎人創新公司總經理戴逸之。

圖／工研院

「南方雙電客」拿下工研院創業競賽首屆冠軍。工研院表示，製造業對供電穩定度殷切，生產線運作的配電變壓器攸關營運正常，若發生故障將導致生產線停止運作會造成巨大的損失，該團隊以預知故障AI診斷模組，協助企業預知配電變壓器故障和健康度，及早安排檢修，降低停線風險；同時針對用電大戶提供智慧微電網系統工程，協助企業落實智慧用電與減少碳排。

獲得亞軍的是工研院資訊與通訊研究所的「APP Carrier」，隨著5G時代的來臨，各項AIOT、智慧整合應用日益增加，加上近期遠距工作的需求，企業公務或人們娛樂私務的手機資訊安全也越來越受到重視，該團隊利用虛擬行動架構技術（VMI）技術，提供Android APP遠端操作使用，無須改變使用者習慣，即可達成企業遠端工作、資料不落地的安全需求。

由於團隊競爭激烈，最終由兩個隊伍並列季軍，包含工研院服務系統科技中心「OFAI」團隊，以AI倉運決策管理平台，解決大量網路購物訂單瞬間湧入的物流問題，加速整體訂單流程，包含倉儲貨物存放、揀貨、物流安排的效率；另一座季軍則由跨領域合作的團隊「Lipro」拿下，該團隊由工研院電子與光電系統研究所與資通所組成，運用Micro IC核心技術，以Micro LED開發低成本AR智慧運動眼鏡，具備輕巧、續航力高，且不受太陽光影響的清晰顯示優勢，未來將積極搶佔AR運動眼鏡市場。

工研院一直以「創新的思維」、「開放式溝通」、「敏捷式管理」三項文化DNA，鼓勵年輕科技人才的研發築夢。此次創業競賽，提供高額120萬獎金，更延攬知名加速器創辦人及合夥人：500 Startups及SparkLabs Taipei、連續創業家及高階經理人擔任業師輔導，期望幫助研發團隊邁向新創舞台。

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。