對話超擎數智CEO唐春峰：AI產業競爭正在從模型訓練走向推理落地，全棧方案加速企業智能化應用

AI產業的競爭焦點正從模型訓練階段，逐步轉向推理應用的落地與實踐，這是超擎數智執行長唐春峰近日在接受專訪時提出的核心觀點。他指出，隨著生成式AI技術日趨成熟，企業不再僅關注模型本身的效能，而是更重視如何將這些模型整合進實際業務流程中，創造可量化的商業價值。這一趨勢正在促使產業鏈從基礎模型開發，擴展到後端部署、優化與維運等環節，形成全新的競爭格局。 唐春峰分析，過去兩年AI領域的熱潮主要集中在大型語言模型的訓練與迭代上，各家廠商競相推出參數規模更大、能力更強的基礎模型。然而，當模型逐漸趨於成熟，企業客戶開始將目光轉向實際應用層面：如何讓AI真正融入生產流程、客戶服務或內部管理，並產生具體的營收成長或成本節省。他認為，這正是AI產業從「訓練時代」邁向「推理時代」的重要轉折點。 在這一轉變過程中，超擎數智觀察到許多企業在嘗試落地AI應用時，普遍面臨三大難題。首先是硬體資源管理複雜，企業往往需要同時調度多種GPU、TPU等加速晶片，但缺乏統一的算力排程與監控機制，導致資源利用率低落。其次是模型推論效率不足，許多訓練好的模型在實際預測時速度過慢，無法滿足即時反應的需求，尤其在高並發的商業場景中更顯捉襟見肘。最後則是與既有系統的整合困難，企業的IT架構多為傳統資料庫、ERP或CRM系統，要將AI模型無縫嵌入這些系統，往往需要耗費大量客製化開發與測試時間。 為因應這些挑戰，超擎數智提出了全棧式解決方案，涵蓋算力調度、模型部署、推理加速及應用開發等層面。唐春峰強調，這套方案的核心目標是協助企業降低導入AI的門檻，讓客戶能夠更專注於業務場景的創新，而非耗費精力在底層技術的調校與維運。他舉例說明，超擎數智的算力調度平台可以自動識別不同硬體的特性，並根據模型推理需求動態分配資源，大幅提升GPU利用率；同時，透過模型壓縮、量化與快取技術，推理延遲可以縮短至毫秒等級，滿足即時應用的要求。 在應用開發層面，超擎數智提供預建置的AI應用模板與低程式碼開發工具，讓企業的業務人員也能參與模型應用的設計，減少對專業AI工程師的依賴。唐春峰指出，全棧方案不僅是技術堆疊，更是一種服務模式，超擎數智會協助客戶從需求分析、模型選型到上線後的持續監控與優化，形成完整的閉環服務。他認為，只有這樣才能讓企業真正跨越「最後一哩路」，將AI從實驗室帶進實際營運。 唐春峰也提到，目前市場上許多AI新創與雲端服務商都積極布局推理階段，但各家方案各有側重。有些專注於模型本身的最佳化，有些則強調雲端基礎設施的彈性。超擎數智的差異化在於提供從底層硬體管理到上層應用開發的全鏈條支援，並且特別針對企業既有的資料中心與邊緣端部署需求進行優化，讓客戶可以靈活選擇公有雲、私有雲或混合環境。這種靈活性對於金融、製造、醫療等對資料安全與延遲要求較高的行業尤其重要。 展望未來，唐春峰認為，AI產業的下一個成長動能將來自於推理階段的規模化應用。當越來越多企業將AI嵌入核心業務流程，推理的運算需求將會呈現指數級成長，這不僅帶動GPU、專用晶片等硬體市場的擴張，也將催生一批專注於推理優化、部署維運與應用整合的服務商。他預期，未來兩到三年內，推理市場的規模很可能超越模型訓練市場，成為AI產業鏈中最大的價值環節。 超擎數智正持續強化其產品與服務，協助客戶在從訓練到推理的過渡期順利銜接。唐春峰透露，公司近期已推出新一代推理加速引擎，並與多家晶片廠商合作進行深度適配，以因應不同行業的推理場景需求。此外，超擎數智也積極拓展生態合作，與顧問公司、系統整合商以及垂直領域的軟體開發商共同打造解決方案，讓企業能夠更快地實現智能化轉型。 整體而言，唐春峰強調，提供完整且易於部署的解決方案，將是加速企業智能化轉型的關鍵。他認為，AI技術的價值最終必須體現在實際的商業效益上，而這需要產業鏈上下游共同努力，從模型開發、算力供給到應用落地形成緊密的協作。超擎數智作為全棧方案的提供者，希望扮演橋梁角色，幫助企業降低技術門檻，讓AI真正成為驅動成長的引擎。