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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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