一流企業家的軟算盤|數位時代 BusinessNext

去年耶誕節隔日才自宏碁一分為二的研製服務事業群（DMS），今年7月正式獨立為緯創資通（Wistron）。連這樣一個「無印良品」型的研製服務事業，8月份也在台北大亞百貨的網咖，舉辦招募研發人才的活動。緯創的研發中心正持續擴充中，在新竹、台北、上海、矽谷布署研發能量。
不必提廣達研究所今年6月底在企業一片減重經營聲中，大舉招兵買馬研發創新人才。廣達更把知識創新網絡延伸向大學社群中，準備捐兩億台幣給台大在電資學院旁蓋七層大樓，每層400坪。一到六層給台大，第七層留為廣達研究所自己運用。這是一流企業家真正聰明的算盤。
大安區地段何其高級，在前中廣基地推出的宏盛帝寶，丹下健三的設計，每坪平均單價百萬台幣。廣達捐兩億就能在大安區高級地段花葉扶疏的台大校園坐擁400坪極適合創新研發的實體空間，每坪單價不過50萬元，真是便宜。
何況近水樓台先得月，廣達的研發人員可以就近先access台灣頂尖研究人才的創新成果，這樣的高妙絕招，NEC、日立等日系菁英企業20年前起就在美國一流大學校園內炮製過──以極具經濟效益的少量金融資本槓桿，運用世界一流頭腦的豐饒智慧資本，這是真正聰明的企業算盤。
聯電最近也在跟新竹交大洽談捐款設Lab的事，顯然Corporate Taiwan即便景氣再黯淡，還是有一流的CEO們拉高企圖、站高視野，奮勇往「知識軟體」創新的正道前行。
這樣的「以硬包軟，以軟促硬」的策略，也許台灣十年前就應該開始著手。
例如台灣的光碟機、光碟片工業產值遙遙領先世界群倫。為了相變型DVD光碟片技術的引進，工研院光電所與材料所在1997年3月1日與美國密西根洲ECD（Energy Conversion Device）公司簽技術移轉與合作開發合約。
ECD公司是一家400人規模的「技術公司」，核心專長在材料研發與分析，主要產品有光學儲存裝置、電子儲存裝置、電動車電池、太陽能電池等與能源有關之產品。
身高極高的歐文斯基（S. R. Ovshinsky）總裁在1968年發表chalcogenide合金薄膜的非結晶──結晶轉換記憶效應研究發現，稍後又發現雷射是使光儲存裝置產生這個相變轉換的恰當能源。歐文斯基在1972年取得相變型技術的專利。
工研院原先為相變型DVD光碟片技術來源搜尋之主要方向是鎖定日本的理光（Ricoh, CD-RW規格主導廠家）及松下（主導PD及DVD-RAM規格）兩家公司，但理光姿態很高，要的授權費簡直天價，松下更不必提，根本是氣焰高高在上。
幸好工研院光電所在1990年代初開始開發磁光型（MO）光碟片時，就常往日本參加相關國際會議，與日本光電業者常有接觸並建立關係。透過這些海外知識創新網路的佈建，光電所可以獲得技術/市場趨勢的資訊。也從這個知識流通網絡（Knowledge Flow Network）中獲知，日本、歐洲甚至美國自己發展相變型光碟片的大公司都是向ECD公司請求歐文斯基擁有的原始專利之授權。
雖然ECD是一家技術公司，本身並不量產任何產品，但是工研院後來發現日本的松下、理光、Ashai Chemical等企業早在1980年代初期就曾派遣工程師至美國密西根州ECD公司學習開發相變型光電儲存元件。而今天，松下、理光「海外留學」有成，在光學儲存元件領域已經是世界級的領導廠商。
1997年3月起一年內，工研院光電所與材料所也派遣出24個研發人力赴密西根州ECD公司，進行相變型DVD光碟片的技術移轉與共同開發。
前後兩批的赴美留學，情節類似，只是人物、時間不同。日本是產業界（松下、理光等）直接海外取經；台灣則產業界多停留在硬體製造能耐階段，少有軟體創新知識大舉投資的膽識，故由扮演Corporate Taiwan中央研究所角色的工研院代表產業界出征。時間則是日本早在1980年代初，台灣則遲至1997年，其間相差近20年。
20年！？20年的差距大概就說明了台灣與日本的距離。還好，有膽識投資知識軟體創新的台灣CEO是愈來愈多了。以每人平均計，台灣在美國申請並取得的專利件數已是世界第二位，連日本也落後台灣。
台灣應在現有硬體製造的優勢上，「以硬包軟，以軟促硬」，終極目標是讓台灣愈來愈軟。

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。