頻譜為何不能免費開放?
頻譜為何不能免費開放?
2007.09.01 |

Google、雅虎(Yahoo!)和eBay平常也許互相看不順眼,不過一提到寬頻上網,他們一致同意未來有太多部份控制在電信業者(如Verizon、AT&T)手中,而這將會把他們搾乾。

根據今年三月九日發表的UBS Research顯示,這是他們三巨頭加上英特爾(Intel)想要聯合衛星電視業者EchoStar以及DirecTV,一起向美國聯邦通訊委員會(FCC)針對七百MHz無線頻譜釋出,進行遊說的原因之一。「這個結盟不表示這些公司會投標,但代表他們想對拍賣如何運作,擁有發言權,」UBS Research網路分析師斯卡特(Ben Schachter)這麼說。

衛星電視供應商急切地需要IP管道,來和有線電視的隨選即看(Video on Demand),以及電信營運商計畫要推出的IPTV等互動服務競爭。「缺少網路的內容供應商集團(雅虎、Google)以及線上交易公司(eBay),一直以來都相當關注接通消費者端最後一哩的潛在代價,」UBS Research全球媒體策略分析師柯佩(Matt Coppet)寫到:「對這個供應商聯盟而言,想要保護他們不受阻礙地接通消費者,唯一的辦法就是建立由第三方擁有的網路。」

七百MHz的頻譜能夠穿透牆壁以及其他障礙物,相當適合提供寬頻服務。這段頻譜目前掌握在類比電視營運商手中,而美國政府正打算把它要回來。所有的類比電視台在二○○九年二月十九日以前,必須完成數位化,不然就得關門大吉。《多頻道新聞》(Multichannel News)還預估這段頻譜出售可以帶來一百億美元的收入,但是等到六十MHz的頻譜也釋出後,總收益將可達到三百億美元。

Google提議,獲得頻譜最終營運權的贏家所建立的網路,不僅要讓任何裝置都能不受限制的連網,同時也要把網路向第三方公司(如Google)敞開(也就是藉由批發方式,提供頻段使用授權給其他行動營運競爭者)。這些要求將使這個新的寬頻無線網路,對Google這樣的公司更為有利。

美國聯邦通訊委員會主席凱文馬汀(Kevin Martin)提出了另一個方案,要求贏家架構的行動通訊網路,必須讓手機用戶自由選擇手機終端產品,並自由選擇各項手機應用服務。凱文馬汀有他自己的想法,不過我對美國聯邦通訊委員會、Google或是其他電信巨頭模稜兩可的欺人之談,並不苟同。

這些人都說他們要刺激寬頻競爭,並建立第三方渠道。如果他們確實認真看待此事,那何不把這段頻譜交還給人民,例如免授權頻譜(unlicensed spectrum,就像Wi-Fi使用的頻譜一樣)。這麼一來就真的可確保沒有任何單一個體擁有這個第三方渠道。這將導致創新和競爭,並啟動經濟連鎖反應,帶來實質的長期經濟效應。這種爆炸性作法產生的效益,將遠大過拍賣頻譜所帶來的短期利得。

美國聯邦通訊委員會想要運用拍賣利得,來協助支付數位電視機上盒升級的補貼費用,這個理由或許不錯,但難道就沒有其他的方法嗎?另一個反對免授權頻譜的論調認為,頻道與頻道之間有足夠的剩餘頻段(white space),將這些頻段釋出就足夠了。但這麼點頻段會夠用嗎?我可不這麼認為。我對七百MHz頻譜拍賣不滿,主要是因為它遺漏了許多重要的細節,這讓我十分不安。

如果少了法律奧援,以批發方式提供頻段授權給其他行動營運競爭者使用就成了泡影,這將使得寬頻無線網路更不可能走向競爭化。

理論上,這塊頻譜屬於賣權(put option)。美國聯邦通訊委員會表示將採取匿名競標,如果投標金額沒有達到四十六億美元,那麼就將重啟拍賣,並且將不會附加任何開放網絡(open access)的要求。然而,連上網路並不等於使用裝置。目前無線網路營運商運用補貼手機和使用折扣的手段,來控制應用程式的使用(application access)。理論上而言,開放(不鎖定特定)裝置目前是可行的,你可以在任一GSM網路上使用他們,但是開放裝置的比例並不那麼高。克勞馥(Susan Crawford)這段話是對的,「這種作法對公共利益而言,是把裝置放在連網之前。裝置本身沒有錯誤——它們被授予極大的力量。然而裝置是種工具,卻不是終點。」

網路營運商用一些誘因(像提供更多通話和使用時間、每年推出新款手機),將他們鎖定(或封閉)裝置的事實層層包裝起來,根本讓開放接取毫無用武之地。(翻譯=吳文雅)

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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