郭明錤:蘋果MR/AR頭盔明年問世、售價直逼高階iPhone!8大預測一次看
郭明錤:蘋果MR/AR頭盔明年問世、售價直逼高階iPhone!8大預測一次看

天風國際分析師郭明錤發布報告指出,MR (Mixed reality) /AR (Augment reality) 是下一個定義電子產品的創新人機介面關鍵技術,這也是Apple高度投入MR/AR原因。

他預測,蘋果(Apple)的MR/AR產品藍圖分為3個階段,分別是2022年的頭盔式 (Helmet type) 產品、2025年的眼鏡式 (Glasses type) 產品、與2030–2040年的隱形眼鏡式(Contact lens type) 產品。

他預測,頭盔式產品可提供AR與VR體驗,而眼鏡式產品與隱形眼鏡式產品則較可能專注在AR服務。 在頭盔式產品方面:

  1. 預計在2022年中期推出。
  2. 目前數個原型機重量為200–300公克。 若Apple能順利解決關鍵技術問題,最終成品重量將可降低至100–200公克,顯著低於目前所有的VR產品。
  3. 此產品將透過配備的Sony提供的Micro-OLED顯示屏與數個光學模組,提供影像穿透式 (Video see-through) 的AR體驗。 就技術而言,此產品也可提供VR體驗。
  4. 此產品設計複雜度在iPhone之上,意味著此產品的售價可能與高階iPhone相近 (我們估計約1,000美元)。 相較於iPhone,此產品對EMS的附加價值更高,故獨家EMS和碩(4938)可望受惠於此趨勢。
  5. 擁有獨立的運算能力與儲存空間。
  6. 第一代頭盔式產品的產品定位較像是可攜式產品,而非移動產品。 等到技術改善後,我們認為頭盔式產品也可改善移動性。
  7. 我們認為第一代頭盔產品的成功關鍵在於針對MR/AR應用提供非常順暢的顯示與操作流程。
  8. 雖然一直以來Apple投入重心是AR,但就硬體規格來看,我們認為此產品所能提供的沉浸式體驗 (Immersive experience) 可望顯著超越既有VR產品。 我們認為,Apple可能將高度整合此頭盔產品與影像相關的應用 (如:Apple TV+、Apple Arcade等),做為關鍵賣點之ㄧ。

他正向看待MR/AR趨勢與Apple的頭戴式裝置。 認為Apple頭戴式裝置供應鏈的能見度在2H21將會有顯著改善,並有利於股票投資。 目前頭盔式產品的主要受益者包括Sony (獨家顯示屏供應商)、和碩(獨家EMS)、與光學零元件相關供應商。

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眼鏡式產品方面:

  1. 預計最快在2025年推出,我們相信目前尚未有原型機。
  2. 可能將採用Apple獨自開發、類似光波導 (Wave guide) 的技術提供光學穿透式 (Optical see-through) 的AR體驗。
  3. 可能擁有獨立的運算能力與儲存空間。
  4. 眼鏡式產品的定位為行動產品。
  5. 我們認為眼鏡式產品與頭盔式產品的定位不全然相同,故未來此兩產品線可能會同時平行並進。 頭盔式產品能提供絕佳的沉浸式體驗,眼鏡式產品則更著重於提供「移動+AR」的使用體驗。
  6. 我們期待眼鏡式產品與Apple Car整合並提供創新使用者體驗。

隱形眼鏡式產品方面:

  1. 推出時程未定。 我們預測這是2030年後的產品。
  2. 此產品將會把電子產品由「可見計算」時代帶入「無形計算」時代。
  3. 就目前技術能見度而言,此產品較不可能擁有獨立的運算能力與儲存空間。

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責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #Apple
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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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