聯發科──市場優勢持續領先|數位時代 BusinessNext

在完整產品線佈局下，聯發科已超越美、日業者，成為全球光碟機晶片組龍頭廠商。由於DVD player、DVD-ROM光碟機市場未來2年仍有3成以上之成長空間，因此國內業者如威盛、揚智等均已跨入此一領域，但聯發科除了有完備之產品線外，並且領先市場推出新產品之優勢，因此在光碟機晶片組市場中，穩居龍頭寶座。
除了持續衰退的CD-ROM光碟機之外，2002年聯發科於CD-RW、DVD-ROM、DVD player晶片組市場市佔率持續提高。以當前熱賣之CD-RW光碟機而言，除了目前以32x/40x晶片組成功擠下日、美大廠，市佔率提高至5成以上之水準之外。新產品方面，5月已推出48x 2-chip solution，目前正在積極鋪貨中，另外預估2002年底將有單晶片之sample。而威盛、揚智量產時間可能落在第4季以後，對聯發科影響力得要到明年下半年後顯現。
至於DVD player servo方面，聯發科與揚智在2002年將分別囊括50%及35%之市場，面對未來整合MPEG II晶片之趨勢，聯發科目前已於3月推出servo+MPEG II(未整合RF)之combo chipset(MT 1369)，主要客戶將於3Q02開始大量出貨，其餘客戶將於7月底完成design in，8月進入量產。整體而言，combo chipset早於同業約1季之時間推出，因此聯發科於DVD player chipset領域仍具有主導地位，目前整合型產品營收比重約佔DVD player chipset之1~2成之間，預估至年底應可提高至4成以上之水準，因此，即使在公司對於整合型產品積極報價之下，產品ASP仍較目前servo 單晶片ASP略佳，有助於整體ASP水準之維持，為下半年營收成長重要因素之一。DVD-ROM晶片方面，目前仍以16x產品為主。威盛、揚智將於第3季將有小量生產機會，由於目前聯發科市佔率約30%以上，無法主導市場，同時在16x晶片仍為市場主流之前題下，預估下半年在同業加入市場下，於DVD-ROM晶片部份可能出現如CD-ROM晶片組之價格競爭壓力，不過聯發科16x單晶片已提早於6月推出，因此在低單價、高毛利之single chip出貨比重逐月提高聯發科可從容面對後進者挑戰。

**從容面對後進的挑戰

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整體而言，聯發科在光碟機晶片組新產品仍維持先行推出的優勢。同時單晶片產品(DVD-ROM、DVD player)及CD-RW晶片均已migration至0.25um，因此成本上亦較同業具競爭優勢。另一方面，於新興之combo(CD-RW+DVD-ROM)光碟機晶片方面，已於4月量產，預估目前單月出貨應在50000顆以下，預估下半年將有大幅成長之機會。
目前由於景氣復甦緩慢，產業成長動力亦趨緩，因此聯發科股價亦大幅向下修正，但在預期光碟機市場未來成長性仍佳之下，聯發科為相關晶片組廠商中值得投資標的。

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。