繼續衝向另一個No.1的舞台
繼續衝向另一個No.1的舞台
1999.11.01 | 人物

生產者——台灣積體電路(TSMC),位於台灣新竹科學園區。
下單者——Adaptec Inc.,位於美國加州Milpitas。
空間上,兩家公司相距一萬公里以上,時間上則有16個小時的時差。在成為客戶虛擬晶圓廠的目標下,如何讓散布全球各地400多個客戶,感覺台積電的服務,就如同「在他隔壁一般」,絕對是個不小的挑戰。
傳統的溝通工具:信件、快遞、傳真、電話、e-mail,對次數頻繁、內容複雜並且要求及時回覆的企業間溝通來說,越來越力有未逮。於是,網際網路近年來已一舉躍升為企業與企業間業務溝通的主要方案。

**效率
生產進度報告, 從一天一次到一天三次

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在如烈火燎原般興起的電子商務領域中,企業對企業間的電子商務,佔有最大比重,著名的調查機構Forrester Research 公司研究顯示,藉由網路,企業對企業的交易,佔線上交易總額的78%。
台灣廠商不能自外於這股趨勢,台積電的案例顯示,電子商務,已是企業提升經營效率、鞏固並擴大商機的利器。
眾所周知,台積電的策略布局,以專業晶圓代工為核心。過去數年,在董事長張忠謀策劃下,台積電更致力於將公司文化由製造導向轉化為服務導向,如何建構與客戶間良好的溝通界面,及時反應「豐富、精確、有用」的資訊給客戶,成為落實服務導向文化中最重要的課題。
「Information worth money,」台積電資深副總林坤禧回顧這段過程時如此強調。令他印象深刻的一個案例是,四年前,一位台灣半導體設計公司的總經理對他說,雖然韓國半導體代工業者的報價比台積電高,但他仍然決定將訂單下給台積電,原因是韓國業者只能每星期給他一次生產進度報告,而當時的台積電,已經做到每天都能提供給客戶一次生產進度報告(如今已是一天三次)。這位總經理直率的說:「韓國廠商提供的Information讓我不能Run我的Business。」

**體貼
將過去累積的技術資料,開放給客戶讀取

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提供「豐富、精確、有用」的資訊給客戶,必須奠基在良好的流程設計、卓越的IT系統,並結合網路的運用。早在一九九二年,台積電就著手建立線上的「全面訂單管理系統」(TOM,Total Order Management),奠定電子商務的基礎。時至今日,台積電的電子商務系統,已經發展出三大子系統:TSMC-Direct, TSMC-On Line, TSMC-YES。
TSMC-On Line是目前台積電電子商務的核心。透過網際網路,台積電與400多位客戶間的下單、技術規格、生產進度查詢、產品測試資料、產品交期、帳務等所有作業流程,都可以在線上完成。此外,台積電也在網站上將過去累積的技術資料,開放給客戶讀取,幫助客戶做研發、設計或決策。
TSMC-Direct讓台積電與少數最重要的客戶間,建立起更密切的結合。林坤禧解釋說,TSMC-Direct就是台積電與客戶間「工作流與工作流的整合(workflow to workflow integration)」,雙方工作流程的結合,有如同一公司般透過電腦自動運作,走到這一步,台積電與客戶,本質上已經是「electronically one company」。
TSMC-YES(yields enhancement solution)是台積電與客戶共同努力,提高產品良率的方案。
台積電利用這套系統,將每一客戶產品在生產過程中的各種測試資料,即時傳送給客戶,供客戶分析,如有必要,也可以即時修正,進而提高產品的良率,幫客戶降低成本。

**成就
三套電子商務作業系統,打造虛擬晶圓廠
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台積電虛擬晶圓廠的目標,正是建立在這三套電子商務作業系統上。林坤禧強調,運用電子商務,為台機電帶來可觀的績效,他指出,電子商務,讓雙方節省大量的時間,同時更方便做決策。台積電的客戶Adaptec滿意的表示,採用這套系統後,方便且有效率的溝通,縮短了大量的作業時間,如今他們從下訂單到交貨的時間,比過去縮短一半,只需55天,更為他們省下100萬美元的成本。
透過電子商務,台積電去年營收共計502億,在令人稱羨的153億的稅後盈餘中,電子商務作業系統究竟有多大的貢獻,也許難以量化,但從台積電已經規劃好在未來五年將發展出更完整的電子商務系統,目前則有一個由40多人組成的電子商務專案組織,全力投入這項工作來看,致力建構更先進的電子商務系統,將是台積電稱霸晶圓代工業不可或缺的競爭利器。

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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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