微軟攜手伺服器代工一哥英業達，聯手打造5G智慧工廠|數位時代 BusinessNext

微軟攜手伺服器代工一哥英業達，聯手打造5G智慧工廠

微軟2020年併購軟體平台商Affirmed Network，大舉跨入網通戰場，透過結盟擅長研發伺服器的資通訊大廠英業達，將聯手打造5G智慧工廠方案。

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英業達表示，啟動「英業達5G智慧工廠IoT平台建置計畫」，將打造全新5G智慧工廠，啟用微軟以虛擬化運作的雲原生5G企業私有（cloud native 5G）核網解決方案Affirmed Networks，以其軟體虛擬化技術搭配英業達的5G專網開放硬體架構Open-RAN的5G獨立組網，打造低成本高彈性的企業網方案。

英業達雲網方案事業部經理江智偉表示，英業達智慧工廠最重要的轉型，就是把核心網路轉換為更靈活的雲端版本，在雲端平台上可以運作各種應用，開發介面的界接也相對容易與方便，借重Affirmed Networks的核心網路解決方案以及支援5G網路特性，可以打造有別以往的新商業模式。

微軟攜手英業達啟動 5G 智慧工廠策略合作。左起為英業達企業電腦事業群總經理蔡枝安、英業達董事長卓桐華、台灣微軟總經理孫基康、台灣微軟物聯網卓越中心副總經理李啓後。

圖／英業達

英業達計畫先在自家打造5G智慧工廠後，將實績展現給客戶看，為其他有意升級的製造業者導入5G智慧工廠服務。不只英業達看到企業專網商機，仁寶今年也宣佈與網通設備大廠思科合作，搶攻全球企業專網商機。

英業達解釋，會運用微軟5G專網解決方案及Metaswitch等雲核網技術，搭配微軟 Azure Stack Edge、微軟 Azure 雲端服務與物聯網技術，開發且建置 Industrial Automation Manufacture（工業製造自動化）及 Energy Management Twin（能源管理分身）等 Digital Twins（數位分身）平台，加速英業達產品研發與創新流程到微軟雲端服務裡。

另外，微軟會提供訓練課程，協助英業達人員強化微軟雲端服務相關技能，並取得相關微軟認證，以加速執行英業達5G智慧工廠IoT平台建置計畫。

英業達：化被動為主動，打造5G工廠服務

英業達以筆電、伺服器製造起家，後也投入雲端運算、無線通訊及IoT技術發展，開啟製造轉型計畫，2019年就已經成立5G研發中心，並於2020年開始在產線嘗試應用5G技術，藉由實際展現導入5G帶來的數據提升、運作成效等實績，化被動服務為主動，滿足客戶需求。

英業達董事長卓桐華表示這次選擇跟微軟合作，是看重其核心網路解決方案上豐富的經驗，更在功能完整性、資安以及和5G的連結性上都符合產業需求。卓桐華表示，這次雙方合作不只可使英業達改善製程的學習曲線及效率，同時也能樹立產業標竿，進一步協助其他製造大廠建造智慧工廠，開創全新的5G智慧時代。」

孫基康表示，5G是串起「邊緣」和「雲端」的關鍵，能否靈活應用，仰賴成熟的通訊生態系統，微軟雲端解決方案Affirmed Networks是基於雲原生的解決方案，英業達智慧工廠將整合微軟的雲端平台與英業達基礎架構解決方案，期望為製造業轉型提供新典範。

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。