自駕車市場洗牌!通用旗下黑馬Cruise崛起,讓微軟、Walmart都搶投資的魅力在哪?
自駕車市場洗牌!通用旗下黑馬Cruise崛起,讓微軟、Walmart都搶投資的魅力在哪?

今年上半年尚未過去,美國通用汽車(General Motors)旗下的自駕車子公司Cruise,已先後迎來微軟與零售龍頭Walmart加入投資行列。為何身處不同產業圈的微軟、沃爾瑪要投資自駕車市場?Cruise又有著什麼樣的前景與競爭優勢,能獲這兩大企業的資金青睞呢?

2021年1月,企業雲端大廠微軟宣布與通用汽車旗下自駕車公司Cruise建立長期的策略夥伴關係,並加入Cruise的投資者行列,使Cruise最新一輪投資金額突破20億美元(約新台幣563億元),市值正式達到300億美元的新高。上週,美國零售龍頭Walmart也宣布加入Cruise於1月發起的增資,使此輪增資規模進一步拉抬至27.5億美元。

Walmart Teams Up with Cruise
圖/ Walmart

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微軟佈局自駕車雲端平台市占

微軟在官方聲明中指出,透過與Cruise的策略夥伴關係,其雲端運算平台Azure將成為Cruise的首選雲端服務供應商,協助Cruise將自駕技術推廣到商用市場,並規廣至未來的國際市場。

此外, 這個策略夥伴合作關係不僅限於微軟與Cruise之間,更是微軟與通用汽車間的合作鞏固 。行政總裁瑪麗芭拉(Mary Barra)表示,「微軟將會幫助我們加入Cruise全電動自駕車的商用化過程,此外,通用汽車計畫在2025年前,於全球發表30款新型電動車,屆時,微軟將能協助通用汽車應用更多雲端運算所帶來的好處,並且幫助打造新型商業機會與服務來驅動事業成長。」

Cruise Track 3 in Seattle.jpg
圖/ Cruise

目前,通用汽車正在與微軟進行數位計畫的合作,包含應用微軟旗下的人工智慧(AI)與機器學習等技術。

在這次的策略合作之前,微軟已在自駕車的市場領域留下不少足跡,包括作為密西根自駕與連網車測試中心American Center for Mobility的數據運算服務供應商,以及百度旗下開源自駕軟體平台Apollo的雲端服務方案供應商。

Walmart瞄準自駕車商品運送未來

事實上,Walmart在宣布投資之前,就曾和Cruise在亞利桑那州斯科茨代爾合作測試自駕車商品運送,計畫啟動的5個月後,即使尚未真正上路試驗,Walmart就直接宣布投資Cruise。

Walmart在聲明中指出, 這次的投資只是再次證明Walmart要將自駕車的優勢帶到其消費者與企業夥伴環境中的決心 。該公司也進一步表示,在合作的5個月當中,被Cruise的獨特商業模式、自駕技術與自駕測試等成果驚豔,才促成這次的投資。

Walmart與Cruise合作,試行全電動自駕車交付服務。

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其實,Cruise並不是Walmart投資的第一家自駕車公司, 在Google的Waymo、福特汽車、新創公司Udelv的投資者行列中,都有Walmart的身影。身為零售商的Walmart,與其他知名零售企業一樣,都在嘗試如何導入自動運輸科技,讓商品外送更加快速的同時,也能降低成本。未來,這個自動運輸科技可能出現在物流中心至消費者家中這段路上,也可能出現在物流中心到實體零售店的路程上。

Walmart先前已與自駕車公司Gatik合作,在美國的路易斯安那州與阿肯色州測試物流中心到實體店之間的自駕車載貨運送。美國最大的電商零售亞馬遜,也自去年開始投入自駕車商品運送的領域,相繼買下自駕車公司Zoox、投資自駕新創Aurora等。

從共乘角度打造自駕車體

Cruise於去年1月推出了首款全自動駕駛電動接駁箱型車Origin,並成功吸引了自駕車市場的目光。 做為共乘車輛,Origin沒有駕駛座也沒有方向盤,車體方正,猶如一台簡化的小公車,擁有寬敞的座位、電視螢幕與迷你吧台

Cruise Origin
Cruise Origin車內無任何手動裝置或踏板,主張乘客在其中可全然地放鬆休息或專心工作。
圖/ Cruise

Cruise Origin是由Cruise及通用汽車、本田汽車共同打造,而這三方的合作方式,也相當有趣。通用汽車負責Origin的基礎車體與電動車體動力設計;本田汽車負責車體內部的有效使用;而Cruise則是攬下感應裝置與運送技術。Cruise表示,Origin有著模組化的設計,能夠輕鬆替換車子內部的處理器、感應裝置等,似乎瞄準了未來經營共乘服務的公司。

Cruise Origin
圖/ Cruise

有了Origin的基礎,Cruise除了在今年先後獲得微軟與Walmart投資以外,更收購了自駕新創Voyage來加深自己的人才庫,並在本月中旬宣布與杜拜道路和運輸管理局簽訂協議,將在未來2年內開始小規模的自駕車搭乘運送服務,預計2030年底前Cruise將在杜拜擁有最多達4,000輛的自駕車隊。

自駕上路,法規與技術該相輔相成

在美國多家自駕車公司當中,隸屬通用汽車的Cruise經常被拿來與福特汽車及Waymo共同討論,近來又新增了去年被亞馬遜買下的Zoox。

從技術、上路測試經驗來看,Waymo仍然在美國的自駕車市場占據領先地位 ,目前其已開始在亞利桑那州的太陽城提供小型自駕廂型車的乘客接送服務。除了Waymo以外,福特汽車與Cruise都仍處於測試階段,尚未真正將自駕技術展現在大眾面前。

Waymo
圖/ shutterstock

「自駕車」這個名詞,雖然已經在過去5年不斷出現在媒體版面上,但是技術的發展進度卻比想像中的緩慢、技術的實現也比想像中更加困難,如原本想發展內部自駕技術的Uber,也在幾年嘗試後宣布放棄。

同一時間,法規的鬆綁與更新進度,更是拖慢著自駕技術的上路時程,無論是在一般具備駕駛座的車輛內部安裝自駕系統,或是沒有駕駛座、全靠自駕系統的車輛,這些突破現有車輛定義的自駕車,法規上該如何因應、涵蓋與規範,都仍是多國政府的頭痛之處。

企業的技術展現,以及法規的逐步寬鬆,該同時相輔相成,才能讓自駕技術的商用未來,早一步呈現在大眾眼前。

本文受權轉載自:FC未來商務

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #自駕車
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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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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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