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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