群聯讓AI變平價了!aiDAPTIV+700億參數只要150萬台幣,開發背後全因輝達這件事?
群聯讓AI變平價了!aiDAPTIV+700億參數只要150萬台幣,開發背後全因輝達這件事?

「就像是去很遠的地方,你搭不了火車的話,騎Gogoro也是可以到。」群聯電子執行長潘健成今(24日)在AI EXPO大會的演講上,生動地推銷自家全新產品「aiDAPTIV+」。

生成式AI的爆發,帶動企業對AI的需求。然而中小企業卻不見得能夠負擔昂貴的伺服器價格。群聯的全新固態硬碟(SSD)產品「aiDAPTIV+」,能夠在伺服器內透過群聯自己開發的軟體,將SSD當作記憶體使用,解決AI運算中記憶體容量的問題。

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群聯aiDAPTIV+產品系列。
圖/ 邱品蓉攝影

產業分析師指出,處理器中的記憶體越多,價格越高。換句話說,aiDAPTIV+幫助中小企業無需花費太多的價格,也能享有AI應用。潘健成開玩笑表示,原先想稱為窮人的AI,「但這其實就是全民AI的概念。」

群聯的這項技術推出後,引起不小的關注。群聯員工透露,目前該技術已經導入雲達、技嘉、研華和華碩等伺服器廠,「有已經在量產,也有還在POC(概念驗證)階段的。」顯見獲得市場青睞。

太貴就自己做!群聯aiDAPTIV+背後小故事

群聯之所以能開發出這項產品,背後有一個小故事。員工表示:「其實當初我們是想要買輝達(NVIDIA)伺服器來使用。」然而由於不斐的價格,讓群聯開始思考是否有其他替代措施。

為持續開發內部AI應用,群聯接著買下一台非AI伺服器,並想辦法運用對記憶體的研發能力,優化伺服器運作。最終,運用固有的硬體產品,加上自研的中介軟體,群聯不僅解決了內部問題,還陰錯陽差的開發出aiDAPTIV+這套軟硬整合的解決方案。

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此圖為伺服器內部,風扇左側藍白相間的SSD,即為群聯aiDAPTIV+產品,能將SSD作為AI擴充記憶體使用
圖/ 邱品蓉攝影

雖然該項技術目前僅支援輝達的伺服器平台,不過群聯的員工表示,「像是超微(AMD)或英特爾(Intel)等其他平台我們也都有在談。」目前能處理的參數量超過700億,同時支援GPT、Llama2和等主流語言模型。

訓練700億參數僅需150萬台幣!群聯最強AI成本控管術

潘健成在今日演講中,表示企業採可以選擇用aiDAPTIV+來導入大語言模型(LLM),再加上微調(Fine-tuning)運算後就能達到目的。他比喻,只要目的相同,雖然不能搭火車,但騎Gogoro也還是會抵達。

以擁有700億個參數量的Llama2為例,僅需採用8顆輝達A6000的RTX顯卡驅動,搭配微調運算,中文AI模型的精準率可達92%,成本則約落在150萬新台幣。這與動輒就需要千萬甚至上億的費用的解決方案相比,有助於AI的普及。

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群聯執行長潘健成表示,企業採可以選擇用aiDAPTIV+來導入大語言模型(LLM),再加上微調(Fine-tuning)運算後達到訓練目標
圖/ 邱品蓉攝影

潘健成分享,當前的採用客戶已遍及各行業,加上aiDAPTIV+有助於地端運算的效能提升,能更好的保護機敏性資訊。目前如政府機關、分析師、科學家、工程和建築等領域,都已經是該方案的採用客戶。

延伸閱讀:鴻海乘AI伺服器起飛!劉揚偉一句「全年展望顯著成長」背後,有哪些底氣?

責任編輯:蘇柔瑋

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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