「智慧不能外包！」輝達合作法國Mistral AI：18,000顆BlackWell晶片助攻主權AI布局|數位時代 BusinessNext

「智慧不能外包！」輝達合作法國Mistral AI：18,000顆BlackWell晶片助攻主權AI布局

2025年的歐洲科技展VivaTech中，AI是意料之中的主旋律，但是今年對於AI的討論還有更深一層的思考：主權AI。

馬克宏、黃仁勳和Mistral AI的三強對話：智慧和文化，不該「外包」

在NVIDIA的「GTC巴黎」中，黃仁勳宣布將與法國當地的AI獨角獸Mistral AI合作，將運用18,000個NVIDIA的Grace Blackwell晶片建立AI數據中心。

雙方的合作有兩個意義：首先，這是NVIDIA首次落地巴黎舉辦GTC，並有機會為法國補上AI發展中一直缺席的硬體開發和晶片生產；第二，Mistral AI是歐洲大語言模型的代表性新創，被認為是歐洲版本的OpenAI；從模型跨入數據中心、變成一個垂直整合的AI雲端服務供應商，是Mistral AI不小的轉變，也反映了主權AI之於法國的迫切性。

法國國會的科學與技術評估辦公室（OPECST）在2024年10月指出，如果歐洲繼續依賴美國和中國的AI技術與模型，將可能淪為「數位殖民地」，失去在全球數位競爭中的主導地位，因此發展自主的AI能力被視為確保數位主權的關鍵。

馬克宏直言，這次合作將會促成法國擁有自己的AI雲、數據中心和算力，來確保法國主權AI的發展，當事人Arthur Mensch則表示開放與合作對歐洲的重要性，「歐洲擁有眾多語言和文化，只要能控制AI發展、保持開放合作。歐洲的AI將具有普世價值，這也是過去矽谷快速成功的原因。」

黃仁勳則認為，發展主權AI是必要的，「你會用洗衣服務、外送服務，這些都可以外包，但你不外包智慧，可以說『智慧』已經是當前社會的一種基礎建設，每個國家都應該保留自己人民與社會的智慧與文化。」

避免淪為「數位殖民地」，政府有責、人民有責，人工智慧也有責？

除了民間合作，法國政府也有所作為，包含與世界經濟論壇合作，在巴黎成立「歐洲人工智慧卓越中心」（CAIE），以強化歐洲在全球科技創新，同時首度設立了「人工智慧與數位事務國務秘書」一職。

同樣設立了「人工智慧與數位創新部長」一職的還有加拿大。加拿大人工智慧與數位創新部長Evan Solomon表示，加拿大擁有世界級的AI研究機構，如Mila、IVADO Labs和Amii，加拿大與法國在AI領域有著密切的合作關係，包括共同發起全球AI夥伴關係（GPAI）等國際倡議，成為加拿大獲選VivaTech 2025年度創新國家的主因。

「現在的地緣政治威脅更高了，隱私、民主和人道是當前AI發展的首要任務，簡單來說就是4個任務：規模化、適用性、信任、主權，」Evan Solomon說，「但讓我最感到害怕的是『沒有共識』，當大家自己都發展自己的AI，就一定會有衝突，所以更應該共同合作，共享價值觀。」

在開幕式中，VivaTech共同主席Pierre Louette也表示，今年集結超過1.3萬家新創在VivaTech，主要領域涵蓋AI、健康和永續發展，然而這三者之間還有個公因數，就是對普世價值與人道關懷的實踐，VivaTech也因此新成立了以社會永續為核心的「Tech for Change Award」的創新獎項。

從巨頭的論點到新獎項的設立，可以看出VivaTech展示的不僅僅是科技的創新，更是全球對於如何在數位化浪潮中守護民主價值、保護人類尊嚴的集體反思。

本文授權轉載自：創業小聚

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。