攜手施耐德、三菱、士林電機三家大廠！宏于首推智慧配電盤，有哪些創新？|數位時代 BusinessNext

攜手施耐德、三菱、士林電機三家大廠！宏于首推智慧配電盤，有哪些創新？

宏于致力將傳統配電盤結合物聯網、雲端、AI技術變智慧配電盤，7日宣布與施耐德、三菱、士林電機策略合作，推新一代智慧低壓配電盤品牌櫃。

宏于結盟三家電機大廠，開發標準化配電盤

配電盤是集中、切換、分配電能的設備，主要安裝在發電站﹑變電站以及用電量較大的電力客戶，目前宏于客戶遍及半導體、電信、醫療、太陽能、電力、建設、公共建設等產業。

由於台灣大大小小的配電盤業者多達200家，競爭激烈，年產值上看150億元。雖然市面上零售品牌配電盤選擇多，但使用者常面臨配電盤箱體裡有各種品牌的電器元件、各家廠牌價格落差且服務保固不同，甚至品質不穩定等等情況。

宏于此次聯手歐系施耐德電機、日系三菱電機、以及台系士林電機三家電機大廠，進行策略聯盟，打造出「標準化」的品牌櫃銷售。簡單來說，客戶可直接指定三家廠商之一的品牌櫃，並由宏于設計及維護，解決過去設備整合不佳、維修不便的情況。例如客戶選擇宏于X施耐德的品牌櫃，那麼裡面搭配的電器元件（斷路器、電表、變壓器等）會以施耐德的為標準配備。

為何三家市佔率超過9成的電機大廠，會和宏于合作？首先是因為，宏于的配電盤在去年通過最新國際標準IEC 61439、CNS 15783，有助於配電盤外銷；第二是宏于長期致力配電盤創新，十年前投入研發智慧配電盤，開發出雲端管理系統「電力雲」（i Panel）實現遠端監控、線上監控、主動告警、數據儲存，並結合手機APP，能做到斷電風險預防預測，讓宏于在配電領域上備受客戶肯定。

身為宏于供應鏈合作夥伴的士林電機重電事業群總經理程相智提到，士林電機供應宏于配電盤內使用的器材，包括斷路器、電表、變壓器等；宏于也供應銅材給士林電機，雙方合作相當深。透過這次品牌櫃策略聯盟，有助打開東南亞銷售通路，宏于越南廠在今年初已投產，配合士林電機當地經銷代理商，未來可提供更換零件服務。

採用模組化抽屜設計，體積小、維修更便利

不同於傳統配電櫃，宏于新推的智慧低壓配電盤品牌櫃有哪些創新？

外觀上，採用模組化的抽屜設計，維修上可做到單體更換，無須整機停電；體積更小，節省三分之二的空間，有效減少變電站使用容積，降低客戶成本；採用鍍鋁鋅鋼板材料，免烤漆、高抗腐蝕，較環保。

對客戶來說，也能減少電力監測的人力成本。過去可能需額外聘請專業人員維護變電站，未來透過手機App就能檢視設備的健康度，並做到即時示警，操作上更人性化。

詹家榮看好，今年公司營收將從去年16億元增至17億元，成長動能來自台商回流、政府推動綠能建置，光去年綠能業績就成長一倍以上，今年還會再持續成長。

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。