印度的新能源商機
印度的新能源商機
2008.01.01 | 人物

記得Y2K嗎?那隻小小的「千禧蟲」,在邁入西元二○○○年一月一日時,威脅了世界上數以百萬計的電腦,只因為沒有任何軟體程式提到如何處理這個新年份。

大家應該還記得那個唯一有充足的軟體工程師,可以以合理價格修改大量電腦程式的國家:印度。也不要忘了,正因為那次的巨大危機,啟動了目前印度的軟體外包事業——所以我總覺得千禧日應該成為印度的國定假日。

重點來了:現在印度即將擁抱一個比Y2K還要龐大的商機,我稱之為E2K。

E2K,為二十一世紀早期,數以千計的跨國性企業,為了達成「碳中和」或比現在更佳的能源利用率,所進行的一連串關於能源計畫與控管。而印度其實已經具備了大規模進軍此領域的條件。

第一次出現這個想法,是當我聽到麥可‧戴爾(Michael Dell)宣布戴爾公司(Dell Inc.)將在二○○八年底達到「碳中和」的目標。他說戴爾將會評估全公司所排放的溫室氣體總量,然後擬定計畫來加以減低、消滅或抵免這些排放氣體。

隨著碳稅以及碳排放交易制度的興起,將會有愈來愈多大型公司起而效尤,而這就是下一個巨大的全球經濟轉型。它將需要大量的電腦軟體,程式設計以及數據管理系統來檢測每家公司的碳排放活動,並且監督所有進行中的氣體減量或碳抵免計畫。猜猜看,哪個國家擁有最便宜的頂尖腦力來做這些工作?幾家印度的頂尖軟體外包服務公司,已經開始向E2K的市場自我推銷。

「Y2K做了什麼?」印度首席外包服務公司Infosys的董事長南丹(Nandan Nilekani)說:「Y2K是一個日曆上存在的日子,因此輕而易舉地匯聚了人們的注意力,它成了每個人心裡的最後期限。讓公司達到『碳中和』,當然不是類似這樣的確切日期,卻是大勢所趨。」

千禧年來臨時,有的公司採取戰術性態度,只進行最小幅度的軟體工程,但求過了西元二○○○年一月一日,電腦仍順利運作即可。有的公司則以更策略性的方式回應,宣稱「既然我們要重新整理所有的軟體程式,何不趁此汰舊換新,升級為更新、更快、更有效率的系統。」

這些公司不再將資訊技術看成營業成本,反倒是一項生財工具:可以利用更佳的資料管理系統來交叉銷售產品,加速新服務的推出,以及從事更有效率的庫存管理。

南丹認為,印度外包服務公司要贏得E2K生意的關鍵在於,向例如戴爾公司這類的跨國公司證明,增進能源利用率或達到「碳中和」不只是用來強化品牌及滿足法規的新成本,更可以是增加收入的策略性行動,並增加企業競爭力。

「策略性思考的公司會說:『既然我們遇到了問題,何不徹底利用這個機會來好好改革與整頓全公司的能源建設呢?』」南丹補充道,這些公司會利用ET,也就是能源科技(energy technology),「來降低原料成本、簡化物流、減少電力支出,並縮短供應鏈。」

當這些公司開始採取行動時,它們需要大量的資料管理服務,而且愈便宜愈好。所以也就開始了印度與E2K的相遇。

另一家印度頂尖外包服務公司薩帝揚(Satyam)的董事長拉于(Raju)則說:「我認為目前印度的外包服務公司的確擁有極佳的機會,」他並補充說,這種產業的實際規模將奠基於「跨國公司回應『碳中和』政策的速度與規模。」

為了能更有競爭力,南丹已經在Infosys的班加羅爾(Bangalore)廠區導入太陽能系統及其他能源技術。薩帝揚也計畫在他們充滿綠意的海得拉巴(Hyderabad)工廠實施類似的計畫,他們甚至已經擁有一座動物園。

IBM看來也朝此方向前進,他們知道即使那些印度公司拿下了所有的後勤管理工作,前端靠近顧客的部分仍然有許許多多的機會。

所以所有的家長們,告訴你的孩子:如果以後想要有份穩定成長的良好事業,環保顧問、環保設計師、環保建築師將會是大熱門——如果他們還會講點印度話,更是求之不得。(翻譯=陳松筠) 

隨著碳稅以及碳排放交易制度日漸興起,
將會有愈來愈多大型公司起而效尤,
而這就是下一個巨大的全球經濟轉型。
幾家印度軟體外包公司已開始向E2K市場自我推銷。
 

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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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