巨人肩膀上的拼命三郎──和訊
巨人肩膀上的拼命三郎──和訊
2000.04.01 | 人物

和訊總經理黃致道是個網路創業者的典型。他三十四歲,在美國讀書工作了近二十年,在日本讀研究所拿碩士學位。和朋友合資創設的一家網路電話公司,今年五、六月即將在美國上市。在他身上很容易嗅到拼命三郎的精力,也看得出來他經常進出國內外的奔波勞累。
去年八月,回台灣五年,擔任中信銀網路銀行業務開發特別顧問的黃致道,看準了ASP市場的潛力,決定向和信提出創業的計畫。「談了第一次就成,也沒有再找別家,」黃致道就順利的拿到和信的資金,成為和訊總經理。
和訊一半以上的人像他一樣,具有多文化和多語言的背景與能力。「定位在台灣只是偶然,ASP業者要成功,絕不能只侷限在台灣這個小島上,」黃致道強調。
在黃致道眼中,台灣有非常具競爭性的人才市場,是測試新商業模式(business model)的好跳板及出發點,但台灣市場沒有經濟規模。因此,和訊一開始便定位為區域型(regional)的ASP業者。成立過程中的第一個基本假設,便是要在國際等級的資本市場上市集資。台灣公司成立不久,黃致道就同時開始籌備日本、中國分公司的運作。
由和信集團投資的和訊,清楚鎖定以提供中小企業ERP(企業資源規劃)的服務,為主要的目標市場。和信企業集團的資源,包括品牌、金流(中信銀)、頻寬提供(和信超媒體、和信電訊、固網)、網路企業運作經驗(仲訊),為和訊的起步建立了基礎。
黃致道認為台灣寫程式的技術人才並不輸人,問題是沒有國際化的商業人才,把產品帶到更具競爭性的國際市場,使得系統整合業者、獨立軟體開發商都處於中小型規模,局限於滿足國內需求的「次級品」市場。ASP的運作架構,有機會透過網路把國內產品帶到亞洲甚至世界性的市場,因此,國際化人才會是和訊著力最深的資源,也是目前發展ASP最大的挑戰。

**ERP是企業e化的基礎

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為了打開區域甚至國際市場,和訊選擇和IBM策略聯盟,就是希望借重IBM在亞洲及國際的資源;過去一向「凡是自己來」,對投資或合資新公司謹慎保守的IBM,也坦承相當看重與和訊的合作,有可能以投資深化彼此策略聯盟的關係。
中國信託總經理辜仲諒也畫出和信集團旗下專注於B2B的領域版圖:提供跨國交易平台、走Commerce One模式的新加坡黎銳和仲訊,聚焦於大型企業,而和訊則專注於亞洲中小企業市場。在和訊與IBM的策略聯盟記者會中,IBM亞太區企業營運副總裁柴田捻久、大中國區董事總經理周偉焜都親自出席,一方面展示雙方國際性的資源和視野,一方面也顯示IBM對此次合作的重視。
之所以選擇ERP,是看重中小企業電子商務化的強烈需求。
所謂的ERP,就是透過網路及系統軟體,整合企業內部營運相關的資訊流,如財務、訂單、物料、生產、製造、銷售,以達到有效分配企業內部資源,提供決策者及時的資訊,增進效率、降低營運成本。
ERP是企業e化的基礎。企業內部資訊流網路化,各部門間能透過網路及時溝通、分享資訊之後,才能進一步談到與外界供應商和客戶資訊流、金流、物流體系的連結,也才有可能進行企業間的電子交易,也就是所謂的電子商務化。

**企業與企業間的互動更深化

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一九九九年是台灣產業界導入ERP的高峰期,其中更以高科技產業的大型企業為主。資策會市場情報中心預測,在大型企業逐步完成建置後,今年會適中型企業導入ERP關鍵的一年,營業規模十億到五十億台幣的中型企業,會是外商與本土廠商的交戰區。
黃致道也分析,第一波的ERP多半是資本額一百億以上的大型企業採用(例如台積電、日月光等半導體企業),之後會延展到五千萬到十億規模的企業,因為設置ERP系統所需的軟硬體及諮詢服務,動輒上億,為中小企業設下了高門檻。而ASP的營運模式,提出較低成本的ERP架構,以租賃的模式分擔中小企業的成本,將會催動第三波的ERP風潮。
不同於其他ASP業者,和訊的定位非常集中,專注於ASP市場中ERP這塊餅。黃致道認為,在區域化的市場概念下,每個應用(application)都會切出幾十億的市場,他認為要深耕才有機會,不是什麼事情都可以做。
黃致道預期,未來企業與企業間的互動會因網路的連結更深化,企業專注於單一核心能力的耕耘,而將非核心能力的部門,如人力資源、薪資管理等,外包給專業的ASP業者。企業價值鏈上的每個區塊都會再被細分切割,所謂的「公司」將由可能是由「無數個ASP」所組成:專門提供e-mail的ASP,專門提供採購軟體的ASP、提供秘書功能的ASP、提供客戶服務的ASP……。
在黃致道畫出的圖像中,像是個天天有創業家的未來。

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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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