內容逐漸整合影音服務大車拚|數位時代 BusinessNext

3類型豐富使用內容

影視娛樂類

**影像電話
**◎特色：講電話也看得到對方，特別適用小孩和父母報平安 ◎收費：根據不同電信公司收取不同傳輸費
◎使用方法：
1 按3G影像電話鈕進入服務系統
2 撥號
3 開始影像電話

**行動電視
** ◎特色：利用手機螢幕隨時收看即時新聞、球賽轉播 ◎收費：每分鐘約3至4元，威寶則以月計費，每月60元，遇特殊節目以次計費，如中華電信轉播王建民球賽，一場49元看到飽
◎使用方法：
1 |手機上網
2 選擇影視服務
3 選擇頻道即可收看

**社群類
**最能宣揚Web 2.0分享精神的社群，也是手機的下一個里程碑，部落客為潛在客戶，移動中也可即時上傳、分享當下最新鮮的心情故事。

中華電信手機部落格M-blog
blog.emome.net
◎上線時間：2005年4月 ◎市場反應：會員近萬人，每天上傳MMS（多媒體簡訊）約150則◎特色：專為手機設置的行動部落格服務 ◎收費：以次計費，每則1.5元
◎使用方法：
1 |拍照後在手機上新建一則MMS
2 輸入主旨（即部落格文章標題）、主文（內文）、插入物件（相片、影音檔都可）
3 輸入手機簡碼，就可上傳至手機部落格
4 上傳成功收到簡訊通知

遠傳行動部落格
www.playblog.com.tw
◎上線時間：2005年9月 ◎市場反應：約1成用戶曾使用手機更新個人部落格費，例如上傳200萬畫素手機照的相片，傳輸費約15至30元◎特色：操作簡易，5個步驟即可更新部落格 ◎收費：月租費30元，以簡訊更新部落格每則1元起，傳MMS以傳輸量計

英、法電信業者Orange Pikeo相片上傳
www.pikeo.com
◎上線時間：2006年底 ◎市場反應：逾1萬名使用者 ◎特色：2個步驟即可完成相片上傳，免費擁有1G的相簿空間 ◎收費：按當地手機多媒體傳輸費計 ◎使用方法：拍照後選「上傳Pikeo」即完成

音樂類
來電答鈴、鈴聲等音樂類下載，始終高居電信業者加值服務最大宗，Mobile 2.0萌芽，音樂下載回歸使用者需求，使用者自製的內容也可上傳分享。

** 中華電信MP3全曲雙重下載
**www.emome.net
◎上線時間：2006年底 ◎市場反應：平均每月有3萬次下載，每月下載量約成長1成 ◎特色：全台第一家推出全曲可在手機、電腦雙模下載的業者，強調付一次錢，手機、電腦上都可聽。下載後半年內，可將檔案移動至3台電腦、5次光碟燒錄 ◎收費：每首歌從25元至35元不等，含每首5元傳輸費
◎使用方法：
1 |直接以PC到emome網站，或由手機的GPRS∕3G連上emome網站
2 試聽歌曲後下載
3 可在電腦上無限次、無期限播放，或以手機聽音樂
4 透過隨身碟可複製音檔，移動至他台電腦，最多可在3台電腦上使用

中華電信音樂台
www.emome.net/cgi-bin/MASP/jsp/emomeWeb/index.jsp?click_id=6&uri_id=1792958&com.broadvision.session.new=Yes&hotcategory_id=1
◎上線時間：約兩年前 ◎特色：強調one-stop shopping的音樂入口，可在一個介面同時下載全曲、答鈴、原音、和絃鈴聲、歌曲傳情及明星圖片 ◎收費：每筆5元至30元不等，手機行動上網費率另計
◎使用方法：
1 在網站上試聽後選歌
2 輸入手機號碼後完成下載

索尼愛立信PlayNow
◎上線時間：2004年9月 ◎市場反應：去年約20萬次下載 ◎特色：手機內建的音樂下載平台 ◎收費：手機上網傳輸費每下載一首收20元，合併到下月電信帳單支付
◎使用方法：
1 持索尼愛立信內建PlayNow手機，選取PlayNow服務
2 免費試聽歌曲（但仍需支付傳輸費）後下載
3 手機上隨時聆聽

遠傳YOYO DIY愛現鈴
**fetkara.irock.com.tw/home.do
◎上線時間：2007年2月 ◎市場反應：約60首使用者自製鈴聲上傳，提供下載 ◎特色：強調Mobile 2.0分享互動精神，消費者也可躍居手機鈴聲的主唱歌手，自己錄製的歌曲變成熱門下載，有逾6千首歌可線上歡唱、錄製 ◎收費：每錄唱或下載一首歌收20元，或5首收90元，加入VIP才可放在愛現舞台，提供其他人下載
**◎使用方法：
1 |活動網頁登錄，免費試聽、歡唱後選歌
2 選擇手機型號
3 選擇付費方式
4 開始錄唱鈴聲後裁鈴
5 完成上傳，可選擇分享給他人下載

** 未來型態的4種概念 **

觀看電視是大趨勢
三星去年主軸Ultra系列的影音機，在一貫的超薄設計下，可調式螢幕設計方便觀看電視，例如SamSung F500 Ultra Video。

**多媒體整合勢必會解決
**內建全球GPS、500萬畫素卡爾蔡司鏡頭相機，雙向滑蓋為影音觀看而設計，例如Nokia N95。

音樂遙控增加生活趣味
不需要從床上爬起來，手機也可以有紅外線遙控器，30公分內就可控制手機內的音樂播放，例如Sony Ericsson MRC-60。

結合GPS外出更方便
200萬畫素相機搭配GPS模組，拍攝的相片具經緯度資訊，上傳網站可分享景點，靠經緯度不怕找不到，例如多普達P800W。

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。」

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。