Asia is Back亞洲再起?
Asia is Back亞洲再起?
2000.07.01 | 科技

資訊科技為主導的數位經濟舞台,不斷上演的劇碼是--「新經濟勢力崛起」。
十年前微軟擊倒IBM,十年後Linux一飛衝天,微軟在反托拉斯法官司纏身下,黯然失色。新舊勢力的消長,除了這些故事,也正跨越國界與大洋在發生。
專研世界資本主義發展歷史的法國學者布勞岱(Fernand Braudel),觀察世界的經濟中心,十六世紀從地中海沿岸開始,移動到歐陸的大西洋沿岸,後來到了倫敦,接下來是紐約;他還預言,未來這個中心位置,很可能是在「南中國海」。
台北6月初剛落幕的世界資訊科技大會(WCIT),很多人問,台灣為什麼能舉辦如此重量級的國際研討會?微軟總裁比爾‧蓋茲(Bill Gates)、思科執行長約翰‧錢伯斯(John Chambers)、惠普執行長卡莉‧菲奧莉納(Carly Fiorina)都紛紛出席。

**正在起飛中的亞洲資訊科技

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答案就在這次大會主題「資訊科技所創造的美麗新世界」之外,另一個所有演講者的焦點──亞洲在未來數位經濟中的角色位置。
亞洲已是世界資訊產品最大生產製造中心。以台灣為例,目前電腦硬體產值457億美金,軟體39億美金,僅次於美國、日本居世界第三。不儘量大,在產品質量上,更如惠普執行長菲奧莉納所言:「『Made in Taiwan』目前在電腦產品消費者心中已是高品質的象徵。」
亞洲也同時擁有最具潛力和規模的市場。在國際著名調查機構IDC負責執行的《全球資訊經濟》報告中,去年全球資訊科技消費佔GDP(國內生產毛額)比重前十名國家,香港、新加坡分別排名第九、第十。一向被視為市場目標的中國大陸,在資訊科技的花費,從1992以每年30%的複合成長率,從全球整體資訊科技支出的0.6%增加到去年2.6%(歐洲的德國、法國、義大利都呈現衰退趨勢),若繼續維持相同的成長動能,2004年之前,中國大陸將擁有1740億美金的資訊科技市場規模。

**創新能力是關鍵

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擁有市場動能和生產能力,但創新能力對亞洲國家仍是挑戰。雖然亞洲國家在資訊科技經濟市場的生產和消費領域,已經有不可忽視的位置,但麻省裡工學院教授萊斯特‧梭羅(Lester C. Thurow)在這次世界資訊大會表達他的隱憂:「未來是以創新能力為基礎的知識經濟時代,亞洲國家的教育系統,對學生創造能力的培育,有待加強。」
除了教育,資本密集的創新研發工作,也是小國家在數位時代新經濟發展上的限制。目前美國每年花在研發上的經費是3%的GDP,相當3000億美金,這幾乎是台灣目前整體經濟的規模,梭羅認為要突破這個侷限:「經濟規模較小的國家必須要對發展領域有所選擇;」北歐的芬蘭、瑞典在無線通訊產品的技術上領先全球,正是最佳示範。

**如何把產業過渡到網際網路上

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台灣在過去十年的全球個人電腦時代,扮演著全球生產、代工的重要角色;而香港、新加坡在金融服務業的擅長,也使得全球跨國企業的亞太區總部分別以兩地為中心。這些過去的成功基礎,隨網路電子商務興起而面臨挑戰。以GDP中有84%是來自服務業的香港為例,如何把過去在出口商務及運籌管理的技術,在電子商務上作應用發揮,而不是網際網路出現,過去作為中間人(middleman)的角色被取代,香港貿易發展局主席馮國經承認:「這是好機會,但也是大挑戰。」
至於台灣過去的代工事業,雖然經濟規模已經成形,但產品利潤持續下滑,而且製造基地也逐漸由台灣轉向東南亞及中國大陸,如何跳脫代工機器格局,加強生產管理技術的創新或轉向軟體研發,是接下來的目標。
有個人專精領域,還必須靠共同的市場規格標準,集合分散的力量。宏碁集團總裁施振榮,根據大集團不斷拆解本身組織,以形成更具彈性和競爭力的子公司趨勢,提出所謂「聯網組織」(IO, Internet Organization),鼓勵小型企業之間有共同的商業運作協定,如此便能透過網際網路聯合運作,以形成足以與大集團相抗衡的經濟力量。
對應施振榮的聯網組織協定構想,針對整個亞洲區域經濟市場,有異曲同工之妙想法的專家,在這次科技大會的討論演說中不在少數。

**成立共同貨幣體系

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去年的諾貝爾經濟學講得主羅伯‧孟岱爾(Robert A. Mundell)建議亞洲應有自己的區域貨幣系統。雖然亞洲地區限於政治因素,要像歐洲一樣成立單一貨幣有現實困難,但亞洲地區如果有一個屬於自己的共同貨幣體系,雖然沒有共同貨幣,但各國間維持固定匯率,仍然可以保持區域經濟穩定性。日本過去在1948到1971年間,將日幣對美元始終維持360:1的做法,孟岱爾認為是日本戰後經濟起飛,維持高速成長的重要因素。
除了貨幣系統,亞洲國家能否在鄰近龐大市場的地利下,成立共同的交易平台標準,將是資訊科技帶來龐大電子商務商機的數位時代,南中國海傳奇是否成真的關鍵。
去年在電子商務諮詢服務,各項專案金額總額高達5億美元的會計事務所Pricewaterhouse Coopers,負責人法蘭克‧杜爾(Frank Doyle)大力鼓吹台灣、香港、新加坡應該積極建立跨國的電子商務交易平台共同標準,否則三地原本作為中國大陸,及東南亞國家市場門戶的意義也就不在;他略帶憂慮的指出:「亞洲國家若不能體認到這件事情的必要性,這片廣大肥沃的市場,恐怕只有落入歐、美跨國大企業集團的手中。」
亞洲各國的資訊列車已經在各自的軌道上啟動,但如何匯聚成相乘力量,仍是考驗。這次資訊科技大會的壓軸戲,是以亞太未來經濟發展為題的領袖座談,不論是台灣的「綠色矽島」、香港的「數碼港」、馬來西亞的「多媒體走廊」……,亞洲各國利用資訊科技所帶來的「蛙跳」機會,無不想成為數位經濟中的重要角色;然而馬來西亞多媒體發展企業主席阿不杜拉(Othman Yeop Abdullah)就點出:「亞洲國家的科技不遜西方,但合作能力卻遙遙落後;」在各國都有自己的「第一優先」發展政策下,跨國界的合作計畫變得十分困難。

**匯聚各方力量

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認為資訊科技同時為小企業提供較低進入障礙,但也使大企業更容易大者橫大的澳洲ASOCIO總裁奈菲爾‧羅屈(Neville Roach)提出警訊:「亞洲國家如果不能在商務上,透過標準的制定,建立自己的決策體系,我們恐怕永遠只能追著別人的腳步。」
國際知名傳播學者約翰‧費斯克(John Fiske)在最近一場全球經濟文化發展演講中提出:「第一世界及第三世界的劃分消失了、東西方的差異變小了;接下來的世界,只有傳輸快慢,連線與不連線間的差別。」
「對於21世紀,我給出的一字訊息(one-word message)就是-'Asia',」以「大未來」一書聞名的趨勢作家約翰‧奈思比(John Naisbitt)指出。資訊科技帶動的數位經濟,的確提供了世界經濟舞台,一個洗牌,轉換角色的機會,但當新經濟的亞洲板塊不斷上升同時,亞洲各國能否把握機會,努力「連線」,加快「傳輸」,顯然是努力試圖在未來數位經濟版圖中崛起的亞洲國家,必須攜手合作的「南中國海傳奇」。

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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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