精誠助新創走向國際，為何當起牽線的「媒婆」？即時監測電量讓泰國7-11也愛|數位時代 BusinessNext

即時監測電量讓泰國7-11也愛！精誠助新創走向國際，為何當起牽線的「媒婆」？

邁入第三年，精誠集團的AGP計畫也公布了2020的成員名單，應用面向遍及5G、機器學習、資訊安全等，推動這個計畫的背後，精誠究竟想扮演什麼角色？

不做孵化器，精誠想攜手AI新創打造生態圈

相比市場上有不少新創的孵化器或加速器，「我們更想要攜手AI新創團隊打造一個生態圈，」精誠集團AGP營運長凌子涵說，點出了AGP想做的其實是帶著成員一起提供一個更完整的解決方案給客戶，跟新創團隊共同打國際盃，而成立這3年來已有21個AI新創團隊加入，2019年精誠更帶著當年度的成員媒合了海內外近百家的企業客戶。

「其中印象最深刻的便是展綠科技，」凌子涵說。展綠科技提供了能透過安裝簡易「智慧鉤表」做到即時監測耗電數據的服務，泰國7-11物流中心正式採用這套系統，同時在精誠的協助下，媒合了逾30家客戶，這讓凌子涵印象深刻。

而精誠也會針對這些新創團隊的長遠發展性、技術可落地性以及對精誠及相關客戶是否能提供更好的解決方案等面向，作為投資的參考依據，目前「慧穩科技」及「安華聯網」是精誠已經有投資的團隊，前者主要以自主掌握100%核心影像辨識技術與深度學習演算法為核心技術，後者則是專攻台灣連網設備資安檢測技術。雖然不便透露投資的金額多寡，「但都有千萬左右，」凌子涵說。

邁向國際，精誠教你如何成為一個軟體供應商

另外，凌子涵也表示精誠在執行每一年的計畫時都有一個很重要的使命，就是如何教育這些成員如何成為一個（軟體）供應商（Vendor）。

她說，要讓每個團隊每次都為了不同的客戶打造出不同的解決方案，其實是非常辛苦的，如何讓團隊的解決方案可以往「標準品」方向前進，再透過海外的代理商推銷出去，並展現台灣團隊彈性的優勢進行微調，就能展現出更大的效益；唐雲順則補充，再把「Vendor」的概念放得更高，就是要讓團隊在出海前，把所有產品國際化、英文化，將有利未來的銷售。

面對一整年全球受到新冠狀病毒（COVID-19，俗稱武漢肺炎）疫情的影響，海外媒合也困難重重，凌子涵坦言確實受到影響，過去可以面對面討論解決方案，如今可能都要花上好些時間才能達成，但依舊有好消息。

凌子涵說今年受邀成為日本TOPPAN Printing創新方案驗證計畫co-necto首家海外合作夥伴，透過遠端的方式協助AGP新創持續關注日本市場，可以為疫後拓展海外市場先做準備。

今年，AGP也選出了8家具有國際發展潛力的AI新創團隊，成為AGP 2020的計畫成員。包括維亞娛樂、鉅怡智慧、杰悉科技、慧誠智醫、易開科技、桓竑智聯、杰倫智能科技及百威雷科技等，應用範圍含括5G、工業物聯網、資訊安全、機器學習，唐雲順有信心能再創亮眼的成功案例成績。

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。