【圖解】AI戰火燒到PC、手機!台廠必爭5賽道大盤點、專家曝滲透率是關鍵
【圖解】AI戰火燒到PC、手機!台廠必爭5賽道大盤點、專家曝滲透率是關鍵

AI如同新一代Internet,帶來巨大破壞與機會。從技術開頭,再來是商戰接手,第一回合由OpenAI獨領風騷,每一個願意為使用付費的用戶和企業,不斷疊加進入拋物線成長,炒熱話題、股價和關注。第二回合鐘聲剛敲下,巨頭們的戰略是什麼?誰又會笑到最後?
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Windows作業系統的電腦鍵盤上,一顆位於Alt鍵旁且印有微軟標誌的按鍵將徹底消失,取而代之的是印有Copilot標誌的按鈕,使用者在未來可一鍵呼叫AI功能。微軟(Microsoft)在甫落幕的消費性電子展(CES)中宣布,這將是30年來電腦鍵盤的最大變革。

此舉明確顯示出微軟對AI PC(AI電腦)的重視,從大型語言模型(LLM)開始的AI賽道也逐漸移轉至觸及消費者的終端裝置。台廠則有機會再次複製智慧型手機的成功模式,扮演美系大廠最佳的落地夥伴,電子五哥近期股價表現尤其強勁。不僅如此,AI手機及邊緣伺服器等也都是台廠值得投入的新板塊。

去年9月英特爾(Intel)執行長基辛格(Pat Gelsinger)率先喊出AI PC的概念,更表示在2024至2025年間,AI PC出貨量將達1億台,滲透率可推升至35%。中信投顧分析師李政穎在1月的報告中點評:「在英特爾和微軟的帶動下,2024年的AI PC將勢不可擋。」

AI PC是什麼?微軟對標蘋果開規格

玩家不只一個,高通(Qualcomm)和超微(AMD)也接連推出AI PC產品;路透更揭露輝達(NVIDIA)和聯發科亦積極合作開發相關產品,晶片大廠幾乎都跨進賽局。下一個問題也隨之浮現:AI PC的定義是什麼呢?

超微全球副總裁暨OEM客戶端運算業務總經理班塔(Jason Banta)在接受《數位時代》的詢問時指出:「AI PC的定義和能力需要由應用端來定義。」微軟將在今年第2季推出全面導入Copilot應用的Windows12,屆時AI PC輪廓將更加明確。

知情人士表示,微軟早已給出電腦中的神經網路晶片(NPU)於峰值時要能達到每秒40浮點(處理器運算能力單位,愈大算力愈高),以及可擁有12小時的電池續航力等規格,對標蘋果Macbook而來,「他們(微軟)實際測過Macbook的能力,基本上接近40(浮點)。」由此可知,AI PC也是蘋果和微軟2大陣營下個10年的競爭重點。

2024年3大AI PC玩家動態
圖/ 數位時代製作

未來AI PC的型態也將超乎想像。當前大眾在使用電腦時,習慣點擊螢幕上的圖形介面來下達指令,需要滑鼠和鍵盤來傳達指令;生成式AI的出現打破了這些習慣,未來人類可能只要開口說出如「打開word檔」這樣的指令即可。使用體驗將完全改變,從微軟已在2023年4月宣布停止生產鍵盤與滑鼠來看,未來這些工具可能不復存在。「微軟將AI技術視為最大的賣點之一。」李政穎分析。

就看滲透率!AI如何逼出PC換機潮?

不過,全球電腦市場早已進入高原期,AI PC能否真能激起換機潮,為台廠添薪柴?工研院產科國際所研究總監楊瑞臨指出:「滲透率是重點。」表示未來AI PC的整體總量或許不一定會增加,但產值有機會提高,「生成式AI晶片的價格會增加,相對毛利率也上升,市場價值也會因此往上拉。」

AI PC滲透率、預估出貨量齊漲

凱基證券分析師向子慧指出,更多AI PC機種將於2024年至2025年推出,將成為PC產業的新動能。IDC則預估,2024年AI PC滲透率將達5%,至2027年有望提升至40%;研調機構Canalys則認為,2024年AI PC滲透率將由10%拉升到19%。

持續增長的滲透率將為台廠帶來新的機會,當中的原因有2點。

首先,研調分析師認為,AI PC將有機會取代原本的桌上型電腦,增加個人的工作生產力。一位PC品牌主管告訴《數位時代》,「換了AI PC工作效率提升,薪水也會提升,當然會造成換機潮。」

其次,青少年和兒童族群的電腦持有率將上升。分析師指出「過去電腦的全盛時期較少觸及青少年,但疫情讓學生的電腦持有率攀升,過了3到4年總要換機,時機剛好。」加上生成式AI讓小朋友可透過自然語音操作電腦,降低使用門檻,是AI PC在未來幾年內,滲透率持續上升的原因。這說明除了半導體產業外,PC品牌廠如宏碁、華碩、技嘉和微星;以及廣達、緯創、仁寶和英業達等PC代工廠皆被多家證券業者點名。此外,由於AI PC意味著更高儲存容量的需求,向子慧指出如記憶體、記憶體連接器、散熱和電池廠商在2024年時每股盈餘(EPS)也有望成長。

台美5大AI PC供應鏈盤點
圖/ 數位時代製作

邊緣計算「含金量」高,英業達搶頭香

除了PC,AI手機也是話題。非蘋系陣營的2大霸主高通和聯發科皆已推出適用於AI手機的相關產品;手機品牌vivo及三星等也接連推出AI手機,大多包含圖像和文字AI生成功能。分析師指出,當前階段為明確的殺手應用還未出現,硬體廠商還在努力地建構環境。

不過楊瑞臨認為,大眾使用電腦時,已習慣區分工作用和家用,多買1台AI PC可能性高,「但手機大部分只有1台。」換言之,AI手機將來的滲透率是否逐年提高還不明朗。

在企業端,也已經有台廠切入邊緣計算市場。摩根士丹利報告顯示,邊緣AI半導體產值將從2023年至2027年的年複合成長率將高達32%。這將有機會帶動從上游晶片至下游零組件訂單。伺服器老廠英業達更在近期進攻AI晶片IP領域,專攻邊緣運算的AI晶片應用,成為國內電子代工廠中,首家可自研AI晶片且已有客戶的廠商。

AI硬體戰爭由輝達拉開序幕,如何讓AI落地於PC或手機,則由微軟主導。即使AI PC還前景未明,在美系巨頭的推波助瀾下,台廠也必須提早卡位,才有機會拉出下一波成長曲線。

責任編輯:謝宗穎

關鍵字: #手機 #PC #AI
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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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