搶攻 AI 應用浪潮！TrendForce 論壇大秀 AI 伺服器、算力新解方

研調機構 TrendForce 週五（20 日）舉辦《CompuForum 2025 智鏈驅動，釋放 AI 算力》，邀請華碩電腦、數位無限、群聯電子與美超微（Supermicro）及集邦科技分析師等專家開講，聚焦 AI 伺服器最新架構趨勢與供應鏈創新應用，分析市場變革以及供應鏈技術、需求及最新商機。

除了論壇精彩外，這次資料儲存大廠希捷（Seagate）、是德科技「Keysight Technologies」正式授權經銷商克達科技，以及智慧錄音裝置品牌 PLAUD.AI 也前來參展，分享公司最新的產品和解決方案。

華碩打造企業 AI 工廠完整解決方案

華碩不只是硬體供應商，也是軟體提供者，結合 NVIDIA 在內先進技術和軟硬體產品，打造一整套解決方案。

企業導入 AI 必須面對資料集、硬體架構、後端串接 AI 工具及需要 AI 知識的專業人才進行操作這 4 個門檻，發展 AI 應用缺一不可。

為此，華碩整理出應對方向，幫助企業順利導入 AI。華碩電腦 AI / HPC 產品技術經理周煜軒舉例，如果客戶手上資料不足，透過以數位孿生為基礎的 NVIDIA Omniverse 可在虛擬環境創造資料集。企業需要了解自身需求並藉由 ASUS AI Factory 架構加以打造，還能利用 NVIDIA AI Enterprise 將上層軟體導入，就能上線服務提供用戶使用。

NVIDIA 今年提出來 AI 工廠的概念，希望每家企業如果要導入 AI 都能建一個 AI 工廠，不只是部署 GPU 等硬體設備，更將資料集結合 AI 工具，在 ASUS AI POD 這樣的頂尖設備創造應用服務，提供用戶使用。

從 GPU 叢集、儲存叢集、網路架構加上管理平台和應用軟體，華碩將軟硬體深度整合在一起，讓企業客戶透過單一介面做到管理和監控。

華碩如何做到伺服器叢集的部署和檢測？今年推出 2 套軟體──ASUS Infrastructure Deploy Center（AIDC）和ASUS Control Center（ACC），前者透過一台設備進行大量部署，後者可監控硬體設備情況。

AI 建置算力調度成關鍵！數位無限 AI Stack 助攻 GPU 利用率升至 90%

隨著 AI 和算力需求提升，全球進入高效能 AI 建設時代，企業對高效能運算資源的需求激增，GPU 採購成本更較以往增加 10 倍，但實際應用是否能充分發揮其效益，成為企業面臨的核心挑戰。如何有效調度 GPU 資源、提升使用效率，已是 AI 基礎建設關鍵課題。

數位無限執行長陳文裕指出，AI 基礎設施不僅需考量算力與儲存配置，如何有效利用並發揮 AI 算力最大效果，成為重要方向。若無法精準掌握使用狀況，將導致優先次序混亂、難控制、能見度不足、利用率低和成本高等問題，最終使客戶仍需投入更多 GPU 成本。

為解決上述挑戰，數位無限推出 AI Stack 平台，具備 GPU 切割與聚合技術，能將一張 GPU 切分為多個小單位或整合多張 GPU 應對大型 AI 模型訓練，實現資源動態分配與隔離管理，有效提升 GPU 使用率，減少資源閒置，並提高開發效率。

AI Stack 亦支援分散式訓練架構，可將任務分派至多個節點平行處理，顯著縮短模型訓練時間。此外，平台具備即時排程與負載調度能力，可依各部門需求靈活調整，實現資源即釋即用、使用率最大化。

陳文裕強調，透過 AI Stack，企業不僅能將 GPU 利用率提升至 90%、工作負載執行效率提升 10 倍，更能將開發環境建置時間從兩週縮短至僅需 1 分鐘，全面強化 AI 導入效益與決策效率，降低投入門檻，對企業導入 AI 服務可說是必備的關鍵工具。

群聯推 aiDAPTIV+、美超微推 DCBBS 解方搶市

由於 AI 伺服器硬體成本高昂，往往動輒數百萬，讓中小企業與教育機構望之卻步，加上資料上雲端存在資安疑慮，對此，群聯推出「aiDAPTIV+」解決方案，主打邊緣地端 AI 模型訓練與推論的工作站，成為低成本、可控又具效能的替代方案。

除了企業應用場景，群聯也將目光投向 AI 教育領域。群聯執行長潘健成指出，現在的大學生根本沒機會碰到 GPU，因為太貴了。要普及 AI 教育，不能只是講理論，還要有實作機會。群聯也表示，公司 AI Training PC（AI TPC），計畫部署至各大專院校，讓 AI 教學真正落地。

美超微（Supermicro）解決方案架構師許銘德介紹，公司推出的資料中心建設模組化解方（DCBBS）被譽為 AI 資料中心最佳選擇，可滿足現代企業對高效能計算的需求。

該解決方案幫助建置 AI 液冷資料中心更簡單，降低建置和營運成本，讓客戶能以最快的上市與上線速度輕鬆建構資料中心基礎設施，最快只需三個月即可完成部署。此外，該方案涵蓋所有關鍵基礎設施元件，包括伺服器、儲存設備、網路、機架、液冷系統、軟體、服務與支援，可簡化並加速 AI 資料中心的建置，進而降低成本並提升品質。