亞洲靜脈經濟圈成形
亞洲靜脈經濟圈成形
2007.12.01 |

有人靠著回收資源以維持生計,有NPO(Non-Profit Organization,非營利組織)推動資源回收,將款項移做公益。但有一個亞洲國家,想建立資源回收的自由貿易協定,以出口回收資源、進口再生資源,主導「亞洲靜脈經濟圈」,樹立其在亞洲的地位—這個國家就是回收資源與中古家電金額占出口總額一○%的日本。

在原物料與貴金屬價格飆漲的現在,日本希望運用其處理資源回收的技術,以及鄰近世界排放廢棄物最大國—中國大陸的地利之便,能夠掌握亞洲靜脈經濟圈的主導權。

目前以正當管道從日本出口到海外的回收資源,已經超過五千億日圓。源於垃圾的資源回收相關產業,可能成為未來日本經濟產業政策中的主角之一。

日本掌握九條回收路線

《日經商業周刊》於今年九月製作了一個關於「亞洲靜脈經濟圈」的專題,文中指出,從日本的觀點來看,從日本到亞洲有九條出口廢棄物的路線,這些從日本出口到亞洲各地的資源回收產業,稱之為「靜脈產業」。相對於新商品製造與配送的「表面」產業,將廢棄物的處理與資源回收稱之為「靜脈」產業。

各國之間資源回收的進出口,必須遵守巴塞爾公約(Basel Convention)的規定。巴塞爾公約是在一九八九年三月由聯合國環境署(UNEP)召集一百○五個國家與歐盟共同簽署,在一九九二年正式生效,目的在於避免有害物質跨國轉移,減少有害廢棄物的產生,同時防止非法跨國運送行為。

巴塞爾公約之外,中國大陸則規定不可進口附有髒污或是與生活垃圾混合的廢棄塑膠。因此,運往中國大陸的廢塑膠必須符合中國大陸的規定,靠著人海戰術將垃圾做好清潔與分類,才能出口到中國大陸。

亞洲靜脈經濟圈的起點源於日本,主要是因為日本商品推陳出新速度很快,每年被淘汰的真空管電視機、冷氣機、洗衣機、冰箱等家電或手機等3C電子商品不計其數。因此,從二○○一年四月起,日本開始實行《家電回收法》,規定回收程序,對於特定廢棄家電(冷氣機、真空映像管電視機、冰箱與洗衣機)的回收,消費者必須付給製造廠商一筆回收費用,然後將廢棄家電拿到製造商的零售店,零售店再將消費者的廢棄家電交到廠商指定的回收工廠。

事實上,廢棄家電當中有許多仍是可使用的家電,但因《家電回收法》沒有將仍可使用的中古家電考慮進去,只是將所有廢棄家電都當成「不能使用的廢棄物」。因此,根據日本經濟產業省(經濟部)與環境省(環保署)的統計,二○○五年回收的四種家電有二千二百八十七萬台,其中遵守法律按部就班回收的僅有一千一百六十二萬台,其餘有五百九十四萬台被當作中古商品出口到國外銷售,有二百五十一萬台在日本境內資源回收,有一百七十七萬台出口到海外進行資源回收,有一百○三萬台在日本境內被當作中古商品銷售。換言之,有三成的廢棄家電都已出口到海外。

由於法令規範不夠完整,反而給許多中古商品業者鑽漏洞的機會。例如將日本當成廢棄物的家電,當作中古家電出口到海外大撈一筆,也因此廢棄家電無法在日本境內就能完成資源回收。但這樣的法令漏洞反而形成「亞洲靜脈經濟圈」興盛的原因之一,回收資源出口海外,經過回收與再製之後,成為家電商品的零件組,再進口到日本。

亞洲國家提供人力資源

根據《日經商業周刊》的估計,去年從日本出口到南韓的回收鐵屑達三百三十七萬噸,出口到香港的回收塑膠有一百萬噸,就連台灣,也有來自於日本的回收鐵屑與回收紙。另外,日本輸往中國大陸的回收鐵屑達二百七十五萬噸,相當於一千四百二十三億日圓,其他還有三十七萬噸的回收銅屑、八萬噸的回收鋁屑、三百一十九萬噸的回收紙。

日本將資源經過簡易分類之後,出口到中國大陸等勞力密集的市場,善用海外勞力密集的優點,以人海戰術進行後續處理。

以塑膠為例,輸往中國大陸之後,再以人力分為PE、PP、ABS樹脂等類別,進行加工後成為再生原料。這些塑膠再生原料出口到其他國家,以作為洗衣機底盤、吸塵器的框體原料。

日本也有獨門的資源回收技術,例如分解電子基板當中的稀有金屬(金、銀、白金、鈀)。這項技術吸引國外將電子基板出口到日本進行處理。例如今年八月,新加坡出口廢棄的電子基板到日本,就是希望以日本的獨家技術分解稀有金屬。事實上,根據巴塞爾公約,兩國之間要進出口廢棄的電子基板非常不容易,不過日本與新加坡之間斡旋了七個月,最後兩國之間取得協議,讓新加坡可以將電子基板出口到日本,進行貴金屬的提煉。

以資源回收為名的帝國主義?

由垃圾展開的巨大產業,日本漸漸成為亞洲靜脈經濟圈的主導者。不過,在進行回收資源的自由貿易協定時,環保團體一直不斷提出疑問,認為在資源回收及毒物出口之間,其實只有一線之隔。

對於環保團體而言,日本所謂的「亞洲靜脈經濟圈」,其實只是將出口有毒垃圾的行為加以「美名化」,環保團體批評此舉違反禁止將有毒垃圾境外轉移的《巴塞爾公約》,有全球150個環保團體指責日本將有毒垃圾貿易自由化,因而發起「亞洲不是日本的廢棄物殖民地,停止有毒物質貿易!」(Asia is Not Japan's Waste Colony! Stop Toxic Trade!)的抗議。

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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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