中國科技新勢力崛起
中國科技新勢力崛起
2008.07.01 | 科技

在今年六月初的台北國際電腦展上,來自深圳地區的廠商,組了一支一百五十人隊伍,到台灣參展。他們最有興趣的,不僅是在展場上能碰到多少客戶,還想第一手了解,台灣在二十年前是如何化解新台幣急速升值的壓力。
三年來人民幣已升值二○%,加上中國政府去年提高基本工資、調降出口退稅,並在今年施行勞動合同法,以及國際油價持續上漲帶動成本增加,幾個因素加總之下,被稱為世界工廠的第一線製造業者,正面臨比今年初華南雪災更冷的寒冬。

家電業從榜單消失

走一趟廣東,到深圳、東菅、中山和珠海等製造業密集的城市,不難聽到關廠或縮編的消息,甚至老闆丟下工廠不管就跑路。在這些依靠低成本賺取微薄差價的製造業者中,有相當比例屬於電子業者。反應在今年的中國科技一百強榜單上,就是家電業幾乎整塊消失。
曾經組裝電視機、微波爐、洗衣機、空調和冰箱,是二十年前中國業者跨入電子業的敲門磚,並把這幾項產品數量做到全球第一,從中產生長虹、海信、科龍、創維、TCL、春蘭和格蘭仕等知名品牌,與電腦以及通訊業在榜單上鼎足而三。但如今接近全軍覆沒,進榜的只剩海爾一家,外加做通路的國美電器。這是中國科技一百強過去九年來,第二個消失的行業,前一個是中國國產手機業。
家電是高度標準化的行業,中國業者做的又多是中低端產品,很容易因成本上升而被替代。以台灣經驗來看,這些業者或者外移到人工成本更便宜的地方,或者進行升級,往價值更高的方向走。 這種轉型和調整,勢必伴隨著陣痛,甚至劇痛,但也是發展過程中不可避免的。尤其中國近兩年檢討環境嚴重污染,加強取締排放廢水和廢氣,讓原本在中國享受環保假期的業者,開始要算入這些成本。去年中國排放二氧化碳的總量,首次超過美國排第一。
不過,中國經濟學家謝國忠對轉型相當樂觀。他認為,中國的成本雖然比越南和印尼高,但是工人的平均經驗和技術能力也更強,在把低成本製造交出去的同時,有機會從德日韓等擁有龐大製造基礎的國家手上,移轉一部分工業過來,因為中國的成本只有這三國的七分之一不到。

關鍵零組件崛起

在家電業失落的這一年,關鍵零組件業卻異軍突起,在榜單上占了二十家,迅速成長為最大的一塊。這也預告了中國科技業藉由低成本製造,累積龐大經驗和基礎後,開始往供應鏈上游最有價值的一塊前進。目前要說這一塊有多少機會還太早,因為其中有不少是屬於貿易商,本身並不投資參與開發研究,純粹只是代理銷售關鍵零組件。但是許多努力正在進行中,像京東方大膽投入生產液晶面板,做電池的比亞迪跨入車用電子。他們最終未必能成功,但至少為中國跨出重要一步。
今年是改革開放三十年,先前引進外資投資,以市場換技術的策略,正在大幅修正,殘酷汰換掉那些技術過時的企業和行業,特別是技術含量低的。勞力密集的電子加工業正逐步退出中國,取而代之的是科技服務業。不包含電信服務業,把網路、遊戲、軟體以及通路業加起來,共有二十七家進榜。其中網路業者是大贏家,榜首百度和第二名騰訊,都來自這個行業,共有十二家進榜。
其中,百度的搜尋引擎在中國市場打敗Google,騰訊的線上即時通訊服務QQ大勝微軟的MSN,阿里巴巴旗下的淘寶將eBay趕出市場。更早之前則是本土的網易、新浪和搜狐,各自贏過雅虎。每一個對戰組合都像是當年的國共內戰重演,結果一面倒都是土八路打贏配備精良的國軍。
為什麼會是這樣?特別是在網路產業如此明顯?首先,這是內需行業,與加工電子產品出口完全不同,涉及使用者文化,很難靠移植外來強勢產品,比的是誰能抓住本地使用者胃口。其次,中國目前雖已是網民人數最多的國家,但未上網的人口仍遠遠超過上網人口,要贏得市場一定要靠虛實結合,將線上線下一起考慮,而且往往線下的動員能力才是決定勝負的關鍵。

中國模式的網路發展

百度、阿里巴巴和代訂機票、飯店的攜程,都依靠龐大的客服人員打電話、接電話完成訂單,各自擁有龐大的客服中心。攜程有超過七成的業務,是由客戶打電話詢問而完成,它的網站更多是做查詢用途,而非交易。這種「三分線上、七分線下」的方式,是中國特色,也是網路產業現階段在中國要面對的現實。 與Google大多數業務放在網路上,由客戶上網自行填表完成不同,百度絕大多數客戶都是銷售人員一通電話一通電話打出來的。Google的客戶可以直接在線上用信用卡付款,但中國很多中小企業老闆還沒有信用卡,他們最熟悉的付款方式,是叫會計到銀行轉帳,而百度對此毫無問題。
在國共內戰中,共產黨只有地面部隊,沒有空軍和海軍,靠的是步兵身上帶著小米加步槍,以兩條腿行軍。但他們很清楚訴求的對象是誰,這群人要的是什麼,並且將訴求包裝成易讀易懂的口號,更具力量。像阿里巴巴的口號是「其實你離成功只差一點,關鍵是馬上就點」,百度的口號是「簡單,可依賴」,但很少人記得他們競爭對手的口號是什麼。
對比之下,國軍雖有空軍和海軍優勢,但內部指揮系統極其混亂,決策前後不一又耗時費日,不斷為敵人製造見縫插針的機會,最終以大敗收場。在中國市場,光有資金和好的想法並不夠,能不能結合龐大的地面部隊,將資金和想法轉為行動,落實到市場上,才是造成差異的主因。 如今,中國多數的網路公司,都已建立起自己的地面部隊,能打虛實整合的仗,也把他們的外國同行一個一個逼出去。甚至原本在辦公樓電梯外放置液晶螢幕做廣告的分眾傳媒,透過一連串收購多家網路廣告和手機廣告公司,從線下整合回線上,提供客戶一站式購買廣告服務,使得國外廣告公司也難與其競爭。
通路也是一樣,不斷招兵買馬,要在放開的市場中抓緊時間跑馬圈地。近年快速壯大的國美電器,藉由不斷開分店以及辦特賣促銷,並大手筆購併上海的永樂和北京的大中,奠定自己的老大位置。這不但給同行的蘇寧電器很大壓力,也使得去年才在上海開幕,走服務路線的美國百思買(Best Buy)更為尷尬。
電信業的鬆綁與重組,是今年的另一項重點。中國移動、中國電信、中國聯通和中國網通這四家國營電信公司,一如往常出現在今年的榜單上。過去,他們的競爭力來自政府給予的寡占地位。在這個全世界最大的電信市場裡,並沒有太多競爭,但接下來形勢將產生根本性轉變。

電信業鬆綁與再重組

原本中國政府將電信業務簡單分為固網和行動電話兩塊,行動電話分為歐規的GSM和美規的CDMA兩種系統,各由中國移動和中國聯通經營;固網則以長江為界南北拆分,各為中國電信和中國網通經營。這種劃分方式沒有太多道理,被認為是過度時期作法。在今年奧運前,隨著3G牌照發放,謎底終於揭曉,確定原有四家業者改為三家的格局,其中將中國聯通拆分出售,中國移動、中國電信和中國網通則順勢發展為完整的固網和行動電話業務業者,且無南北地域限制,正式進入三國演義時代。
二次拆分雖然讓市場的遊戲規則趨於公平,但三家業者仍是國營背景,要走上民營化還有很長的路,市場競爭能開放到什麼程度仍是疑問。最起碼多數業者期待的,是這三家業者專心扮演好營運商的角色,別再撈過界搶加值服務商的生意。
中國目前手機上網的比例不到一成,一方面來自費用仍然很高,一方面來自服務並不多。許多業者都反應,中國移動抓住這一塊不放,其他人根本沒法做。
提供手機網上服務的空中網和靈通網,受衝擊最直接,目前股價各自跌到四塊和不到兩塊美元,只有最高峰時的三成不到。如果無線加值服務這一塊能放開,未來幾年將創造出中國科技業新的一塊版圖和一大群上市公司,成為科技百強的新勢力。
儘管政策和政府勢力仍牽動著中國科技業的競爭格局和版圖,但這種影響很難去除。 在「穩定壓倒一切」、「轉大彎不轉急彎」的大方針之下,為了維持市場順利運作,政府出面干預是必然的事,不管是從匯率、基本工資到重組電信業,都是其中一部分。中國市場在很大程度上仍不完善,借政府之手維持遊戲的相對公平性,並進行行業結構調整轉型,是所有參賽者得適應並從中思考機會之處。

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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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