3G代表的是3成,不是3倍
3G代表的是3成,不是3倍
2002.08.15 | 科技

Q:最近美國的WorldCom因為假帳事件可能導致破產,歐洲的3G事業也持續縮減,亞洲的電信業反而受影響最小,機會也相對看好?
A:亞洲的電信業者目前體質最健康,也最有能力繼續投資。歐美電信業的泡沫化,對我的啟示是:經營事業要有定見,不能隨著華爾街的分析師和投資銀行起舞。
過去兩年,華爾街始終在製造持續高成長的神話,一個接著一個,使得執行長的壓力很大,如果不能讓業務繼續成長,股價就會被修理。以電信業來看,它是階段性成長,不是一路向上的。但華爾街只注重營收成長,不管獲利,忽略基本面,因而走偏。我給它的評語是:「大命看它會當皇帝,批它流年會夭折。」
經營事業,最重要的是獲利,其次才是成長性。每股盈餘5塊和5毛的兩家公司,當然是5塊的那一家對得起投資人。電信業不是晶圓代工,我很清楚我們不是台積電或聯電,不會一座山馬上變成兩座,但也不會突然削成一半,所以在股價上我不要去追台積電,要把自己的成長性表現出來。
日本的NTT就是太在意華爾街的意見,把價值高的行動電話業務切出來成立DoCoMo,本身只留下固網,也註定股價一路向下,永無翻身的機會。

Q:華爾街的投資銀行也來找過你做同樣建議?
A:沒錯,每一家投資銀行的代表來,都建議我把行動電話業務切出來賣,至於這會對中華電信產生什麼後果,他們可不care,那不是他們的事,他們幫你把值錢的事業賣掉就走人,留下來的可是我們要去面對。中華電信目前有完整的固網、行動通訊和數據三塊事業,光是透過固網來銷售另外兩塊事業的價值,就已超過固網本身,證明當時的堅持是對的。

Q:許多人說3G是泡沫,但也有不少人對它寄予厚望。談談你的看法?
A:下一階段的行動通訊服務市場,重點不在於擴大顧客群,而是增加非語音部份的收入,這件工作很辛苦,卻是電信業的未來所寄。以歐洲電信業為例,有85%的收入來自語音,15%來自非語音,而簡訊就佔14.5%。在日本方面,i-mode的非語音收入只佔12%,J-Phone更只有9%。
至於台灣,非語音收入更低,不到5%,一定要再往上衝,如果台灣用手機上網的比例還是這麼低,3G也不用推了。今天,3G已不是技術問題,而是商業模式的問題。比方說用手機對準販賣機一按,一罐20塊的可樂就掉下來,把帳記在電話帳單上,這不是難事,難處在於販賣機業者不願意和我拆帳。3G即使敲鑼打鼓弄得熱熱鬧鬧,So what?今天推出,就只能產生5%的收入。
不過,台灣在兩三年內拉上來是有機會的。
歐洲的3G執照費用約是建置系統的3倍,意思是從提供3G所產生的非語音收入,必須是語音的3倍,整個投資才能回本,這肯定是沒有機會。但是台灣的3G執照費用,是建置系統的3成,代表我從提供3G服務所產生的收入,達到語音的3成就可以回收,這倒是值得一拼。當你想的是3倍,那就是泡沫,如果是3成,是可以努力的目標。
可是,你不能等到3G佈建好了,才去收那3成,而是以現有的2G和2.5G為基礎,就想辦法往上拉,這是每一家行動通訊業者都在想的問題,但目前看來加速度不夠,有些地方按紐沒按對,按下去只出來5燭光而不是500燭光。

Q:手機方面跟不上也是問題?
A:手機會是最大的瓶頸。手機業者很早就宣傳,說「看的比聽的重要」,我們也一直被他們洗腦,但是講了兩年,反應在手機的設計上,落差還是很大。你要推非語音服務,手機一定要大螢幕、要有彩色、要能聽音樂,現在市場上能滿足這些需求的手機卻很少,連傳簡訊都要按兩下,對使用者而言實在太麻煩,使得我們想推加值服務也受限。

Q:有規劃請手機業者設計符合中華電信需求的手機嗎?
A:日本業者習慣找手機廠商開發手機,因為日本不用SIM卡,你用了DoCoMo的手機,就不可能轉到J-Phone。台灣採用SIM卡,轉換手機沒有問題,所以不需要專屬搭配的手機,但我們也不排除找手機廠商合作的可能。

Q:國外最近很流行MVNO(Mobile Virtual Network Operator,本身不擁有通訊網路,但擁有經營執照,可向其他網路業者租用系統而經營行動通訊業務)的概念,電信總局也在研擬中。你認為在台灣的可行性如何?
A:MVNO會是另一個大泡沫。這個想法很有創意,要落實很難,全世界僅有一個成功的例子,就是英國的維珍(Virgin)公司,其他地方都失敗,新加坡原本要和維珍合作的案子,最近也撤消了。
MVNO的概念,類似固網通訊的「國際語音轉售」(ISR,向電話公司批發大量的通話時間,再轉賣給一般民眾),在市場還未充份自由化之下,有差價可賺,等到市場充份競爭後,就無利可圖,台灣就是例子。幾家固網業者彼此競爭激烈,ISR在當中已無生存空間,而行動通訊的市場也是一樣。
MVNO要成功,必需符合兩個條件。第一,有業者的頻道有多餘空間可出租。第二,即使頻道有空間,其中有特定市場是既有業者打不進去的,才會找MVNO合作。這兩個條件要同時滿足,幾乎是不可能的。

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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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