PDA現形，你PALM了嗎？|數位時代 BusinessNext

去年，資訊產品市場一片低迷，唯獨一款產品賣到缺貨，屨屨讓消費者久候。這種手掌大小、可放在褲子口袋裡的PDA（個人數位助理器），去年出盡風頭，光台灣市場就賣出10萬台，榮登年度十大風雲商品。

**今年將再成長一倍

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Palm在全球PDA市場擁有七成佔有率，但Palm北亞市場發展總監趙瑞芬，去年一年面對媒體最常講的話就是：「缺貨問題很快就能解決。」
市場保守預估，今年PDA銷售量仍將成長一倍以上。「今年台灣PDA市場至少有20至25萬台胃納，」PDA代理商上奇科技數位產品事業部副總經理林霖煌，對PDA前景相當樂觀。
在多數資訊產品市場不振的情形下，輕薄短小、價格在1萬台幣左右的PDA，快速刺激消費者需求，並帶動資訊廠商積極搶攻。從國外的Palm、Handspring、TRGpro、康柏、惠普、IBM等外來大廠，另加國眾、宏碁、英業達等本土品牌，2001年台灣PDA市場顯得格外熱鬧。
PDA如此炙手可熱，大多數的消費者，對PDA仍舊陌生。被視為明星產品的PDA，就市場規模來看，使用族群數量遠遠不及個人電腦族群。PDA代理商展碁國際產品經理陳尚玟也承認，PDA多數使用者，往往都是既有的個人電腦族群。不過，陳尚玟也說，PDA市場規模正在擴大，並不能就此斷言，PDA未來需求不及個人電腦。

**尚待PDA專賣店普及

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PDA雖然是數位商品的明日之星，走進光華商場、Nova等資訊賣場，卻不容易發現PDA專賣店。一位賣場業者指出，「當PDA專賣店，和手機門市一樣多，才代表PDA足以構成市場規模。」不過，眼尖的消費者也許已經發現誠品書局敦南店，農曆年後已有PDA專賣店進駐，鄰近台北火車站的忠孝西路上，也出現PDA展示空間。PDA業者正為準備起飛的PDA市場摩拳擦掌。
目前業界鎖定的PDA購買族群，除了個人消費者，就是企業用戶。
業者指出，諸如保險業、直銷業等機動性較強的行業，對PDA需求強，例如國內某家知名保險公司，就計劃在今年採買1至2萬台的PDA，並請軟體公司開發符合保險業需求的應用軟體。攜帶性高的PDA，比起筆記型電腦，對外勤單位的吸引力更大。

**主力鎖定企業用戶

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企業用戶出現，背後更大的商機在於「加值服務」。為不同產業開發PDA應用程式的軟體廠商，正準備在PDA市場大顯身手。台灣光是Palm相關應用軟體的開發業者，至少就有二至三百家，坊間也出現PDA軟體開發補習班。陳尚玟指出，大家都是看好PDA後續加值服務的潛力。
除了軟體之外，PDA周邊配備硬體開發，也吸引不少人投入。日前，Palm高層來台推廣PluggedIn計畫，鼓勵軟硬體廠商，投入Palm周邊商品研發，會場至少吸引近千人的相關業者，大家對PDA的周邊發展有著高度興趣。
早在1990年代初期，蘋果電腦（Apple）就推出第一代的PDA產品「Newton」，只不過當年風氣未興，加上基礎建設架構不成熟，Newton並未引爆趨勢。
林霖煌指出，「網路是帶動PDA潮流的重要指標。」
使用者可以透過網路下載各像應用軟體，網路上的PDA網站、俱樂部也將PDA族群，凝聚起來。短短一、兩年之間，PDA成為當紅炸子雞，網路的推波助瀾功不可沒。
PDA在短期內崛起，究竟是否會成為下一個明星產業，現在並無法斷言，可以確定的是PDA風潮，正在辦公室裡蔓延。

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。