P2P革命瓦解電腦架構
P2P革命瓦解電腦架構
2001.05.01 | 科技

提到P2P,總令人聯想到這樣的畫面:叛逆的青少年在臥室裡關起門,上網到Napster下載免費的音樂。姑且不論事實上,Napster 6000萬名使用者中,有許多都是為人父母(他們不聽Eminen的歌,卻照樣下載古典音樂)平心而論,P2P(也就是所謂「點對點運算」的縮寫)代表的可不只是「音樂交換」這層意義。
P2P所代表的,包括運用數百萬台個人電腦的處理能力,搜尋外星文明(例如SETI@home計畫);或是開發新的愛滋療法(例如FIGHTAIDS@Home計畫);它可以是企業透過員工的電腦串連,達成資料與知識共享。其他尚未正式問世的P2P應用,少說也有幾十個。
目前已經有3000億美元的創投資金投入P2P創業公司,而「自稱」為P2P團隊的公司,也膨脹到將近150個。「創投最想尋找的,是一種徹底改變競爭生態的全新技術。」Silicon Alley Venture Partners創投公司的布洛特曼(Steve Brotman)說,「它要比網景(Netscape)以及它引入的網路瀏覽器觀念更為劃時代。」

**P2P改變既有的運算架構

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那麼P2P究竟是什麼?它既是一種架構,也是一種人生觀;它是一種分散式運算系統,可整合並利用網路上各節點的資源。它們不再只是被動的被動者(slave)或用戶端(client),而是功能強大的電腦伺服器;每部電腦在串連後都可成為網路上主動參與的伙伴(peer)。他們繞過傳統電腦系統的控制中心,將權力下放至各個節點。如果我們將電腦架構比喻為政治(事實上有人的確如此認為),那麼P2P系統就像是自由論者,而「用戶端/伺服器」或「瀏覽器/網路伺服器」的系統,就像是獨裁者。
說起來,P2P這概念一點也不新。事實上,網際網路最初的設計,就是要讓每台電腦都能直接溝通,無須透過中介。不同的是,現在的電腦功能更為強大,光是一般的PC就不知道比1980年克雷(Cray)的超級電腦Circa強多少倍。任職紐約育成公司Accelerator Group,同時也是P2P專家的薛奇(Clay Shirky)估計,如果將全球PC串連起來,整體運算能力可達到100億Mhz,儲存容量更達10000兆位元。

**PC用途大材小用

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然而這些資源卻鮮少被開發。就拿家裡的PC來說吧,你可能頂多寄個電子郵件、逛逛網路、做點文書處理,這簡直太小看一台300Mhz的Pentium 3。多數時間,電腦還是處於不運作的狀態。
不過有了P2P,這些散落在網路邊陲的電腦,資源都將可被開發、共享。舉例來說,Napster創辦人范寧(Shawn Fanning)的創新之處,就在於他讓數位音樂檔案得以在各會員PC的硬碟間傳播,而不是儲存在一部中央伺服器中。至於SETI@home計畫,更是集結了226個國家的270萬部電腦,貢獻一己的運算能力,形成一部龐大的分散式超級電腦;他們分析來自太空的無線電信號,以搜尋外星生命的跡象。另一家由Lotus Note軟體創辦人歐茲(Ray Ozzie)成立、有創投公司Accel Partner等出資6000萬美元撐腰的公司Groove Networks,則是專門協助企業主,開發原本被深鎖在員工PC裡的知識財。

**P2P的新應用

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另一項P2P計畫的野心更大:開放電話線路共享。這個Free World Dialup計畫,可說是網路電話的一大躍進:它允許網路使用者「借用」其他用戶的電話線,並將長途電話轉為室內電話。或許這聽起來跟一般的網路電話沒兩樣,不同的是,它是電話對電話互撥,根本不用透過PC。假設你想從舊金山打電話到赫爾辛基,你只需要撥號,系統自動會透過網際網路,連接到別台在赫爾辛基的電腦,再由這台電腦撥打室內電話。
諸如此類的應用,常讓P2P被冠上「顛覆」的惡名。理由是它直接威脅到全球的老大哥,不管是掌控電話撥接的電信公司,或是控制CD生產發行的唱片公司。但事實上,P2P並不全然是「無政府」的代名詞。對企業來說,這種點對點模式仍有實質的好處,像是JP摩根大通就利用P2P技術,將危機處理計算等龐雜的作業,在夜間分派給每個員工的電腦處理。另外知名律師團Baker & McKenzie,也是利用鹽湖城創業公司Next page的P2P軟體,讓全球60家事務所的3000名律師互通、共享情報。

**從P2P創造新的營收模式

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對P2P技術的忠實信徒而言,P2P系統的有機特質,更能貼切反映出企業實際的運作模式。「企業組織的進化就像一個複雜的調適系統。」Groove Network的P2P旗手安德森(Bob Anderson)如是說。P2P鼓勵自發性行為,和一般強調結構性和重複性的企業流程軟體(例如薪資或採購系統)大不相同。「這種P2P架構將讓整個組織架構改頭換面。」未來學機構Institute for the Future的學院主管沙弗(Paul Saffo)表示。也正因如此,那些被P2P氣得跳腳的舊有體制(如唱片公司),不久後便會被證明是短視近利。因為任何具有潛力的新技術或新觀念,最初總會挑戰到某些產業。最有名的例子就是錄放影機:一開始,電影工業將它視為眼中釘,但是現在,錄影帶市場卻佔了電影收入的近70%。同理,Napster這類P2P網路,未來也可能成為唱片工業的救星--只要歌手藝人和唱片公司能找出新的營運模式。事實上,確實也有研究顯示,Napster的使用的確會增加CD的銷售數字。
P2P架構雖然不至於取代目前多數企業仰賴的中央管理系統,不過至少可以確定的是,它已經在市場上佔有一席之地。不管Napster未來命運如何,其他資源共享系統如Gnutella和Freenet,地位也已然確立。現在還有一項進行中的計畫,是將電子郵件、新聞群組和聊天室等常見的網路協定加入Freenet中,創造出一套和Internet平行的系統,但另一方面它又是完全匿名,而且永遠沒有停擺的危機。正如同Internet,P2P作為推動變革的一股力量,它可能是萬中之選。

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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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