CIO 價值學院第一堂課會後報導
企業無法將 AI 專案落地的關鍵，在於欠缺合適的 AI Factory 架構。深耕 AI 落地逾 10 年的偲倢科技，以 Edgestar 平台為企業補齊從基礎設施到應用部署的完整方案，讓 AI 不再是一次性的專案成果，而是持續創造價值的組織能力。
文／林裕洋
在 AI 浪潮席捲全球下，帶動企業加速投入概念驗證與試驗專案，可惜多數組織依然無法有效將成果轉化為日常營運的核心動力，陷入規模化的隱形障礙「AI Limbo」。若仔細分析箇中關鍵，在於企業缺乏一套能讓 AI 持續運作、持續創造價值的基礎設施體系「AI Factory」。而擁有超過 10 年 AI 落地經驗的偲倢科技（Spingence），其推出的 Edgestar 平台，可填補「AI 基礎設施」與「AI 應用落地」之間的鴻溝，讓企業建立完整的 AI Factory 基礎設施。
偲倢科技 AI 算力中心建置事業部產品經理王郁云指出，NVIDIA 提出的 AI Factory 概念，涵蓋 AI Infrastructure、AI Platform、AI Applications 等三個層次，彼此之間能否順暢運作的關鍵，在於企業 IT 部門必須轉型為「AI 策略制定者」，承擔起 AI 基礎設施布建、治理監控與能力建立的使命。偲倢科技 Edgestar 平台整合硬體資源管理，以及標準化的 Endpoint 發布機制，讓企業的 AI 應用能夠無痛整合、快速擴充，奠定長遠營運的基礎。
Edgestar 平台化解 AI Limbo 三大痛點
企業陷入 AI Limbo 之後，往往存在「維運孤島」、「資源爭奪」、「成本難估」等三大痛點。Edgestar Manager 是基於 Kubernetes 開發的一站式部署管理平台，支援 vLLM、SGLang、NVIDIA NIM 等主流大語言模型框架，提供 GPU Pooling 與 MIG／vGPU 資源切分能力，讓 GPU 成為企業可統一調度的共享資產，而非各部門各自為政的專屬設備。如此一來，IT 團隊可透過即時的節點管理與系統負載監控，掌握整體 AI 使用狀態，實現跨部門的資源調度與優先權策略，跳脫 AI Limbo 的泥沼。
王郁云進一步表示，面對日益嚴峻的 AI 治理規範，Edgestar Manager 可提供完整的模型回覆紀錄、GPU 使用分析、模型負載與流量監控，以及跨專案的使用報表，使 AI 的運行行為可追蹤、可分析、可報告。配合地端部署架構、存取權限與角色管理、API 管理與使用追蹤等安全機制，確保企業 AI 環境符合內部治理標準與資安要求。此外，Edgestar 平台亦提供標準化的 Endpoint 發布機制，支援 Agent 無痛整合，大幅縮短從模型部署到應用上線的時間。
面對商業環境日益嚴峻，企業勝出的關鍵在於能否持續穩定地運行 AI。偲倢科技 Edgestar 平台正是讓 AI 從專案成果，轉化為組織能力的關鍵基礎設施。
