微軟吃閉門羹後，換Sony入股Discord！PlayStation結合聊天服務會有哪些好處？|數位時代 BusinessNext

微軟吃閉門羹後，換Sony入股Discord！PlayStation結合聊天服務會有哪些好處？

才剛拒絕微軟以120億美元收購的Discord，近期與Sony達成合作，明年將整合進PlayStation生態系當中。

Sony與Discord攜手合作，PlayStation生態可能出現什麼變革？

而在Sony與Discord牽手之前，Discord才拒絕微軟價值120億美元的收購邀約，且亞馬遜、Epic Games等多方巨頭都曾參與過協商。當時《彭博社》指出，接下來Discord會將注意力放在IPO上，不再探索被收購的可能性。

行動遊戲專家馬修．格里班（Matthew Gribben）指出，身為Sony遊戲主機領域最大的競爭對手，微軟卻錯失收購Discord的機會，甚至即將整合進PlayStation生態系當中，這是一項嚴重的失誤，且這次合作意謂著Sony也已經注意到遊戲社群的價值。

且有多位專家認為，這次合作是未來PlayStation走向開放、允許不同主機玩家一同遊玩的好兆頭。

在如火如荼進行的Epic Games與蘋果反壟斷訴訟中，也意外披露Sony曾阻止《要塞英雄》推出跨平台遊玩功能。Sony當時的開發者關係負責人吉歐．科爾希（Gio Corsi）就表示，「許多開發者都有類似的想法，但沒有人可以解釋跨平台遊玩能夠為PlayStation業務帶來什麼幫助。」

雖然Sony最終妥協，允許《要塞英雄》可以跨平台遊玩，但也設下部份限制，要求Epic Games為損失的潛在收入支付費用。Epic Games執行長提姆．史威尼（Tim Sweeney）舉例，「如果有人在PlayStation上玩遊戲，卻用iPhone消費，就可能需要支付費用。」

與Discord的合作可能代表著，Sony不再對跨平台遊玩持如此反彈的態度，研究公司Ampere Analysis資深遊戲分析師路易斯．肖特豪斯（Louise Shorthouse）認為，這會改善玩家的遊戲體驗，「對於社群遊戲玩家來說，此舉有助於提昇Sony的形象。」

迎戰遊戲新世代，建立生態系將是關鍵？

相對來說，微軟對平台、主機較無執著，不僅早早就開放跨平台遊玩，Xbox負責人菲爾．史賓塞（Phil Spencer）更表示，他認為在接下來的世代裡，主機銷量不再是關鍵，真正重要的是擁有多少玩家。

微軟雲端串流遊戲服務Xbox Cloud Gaming測試版也在4月正式上線，可以在個人電腦、Android、iOS及Xbox等各個平台上使用。這項服務已在22個國家、地區率先推出，提供超過100款遊戲串流遊玩。

另外，近期還有文件披露，微軟曾一度考慮將Xbox市集內的銷售抽成從30%降低至12%，藉此換取把遊戲放上雲端串流平台的權利。雖然在文件公開後，微軟出面否認他們目前沒有調整抽成的打算。

但無論Sony還是微軟的舉動，都顯示為了在競爭漸趨激烈的遊戲領域勝出，他們不能再只是專注主機或遊戲的推出，更必須聯合語音平台、遊戲開發商等多方夥伴，建立更多元龐大的生態系，才有辦法在新世代中繼續保有競爭力。

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。