隨著生成式AI、企業私有模型（Private LLM）、AI Agent持續走向實際營運，越來越多企業開始遇到一個共同問題：AI模型已能運作，但成本、穩定性、後續產品維運卻難以同時兼顧。這個瓶頸往往不在AI技術本身，而是在雲端基礎架構是否真的「為AI而設計」。也因此，Neocloud逐漸成為企業在規劃AI基礎建設時，不可忽視的關鍵選項。
關於Neocloud精選內容：
- Neocloud是什麼？從AI工作負載重新定義雲端
- 為什麼Neocloud成為AI的核心基礎？
- Neocloud架構解析：三大核心能力
- Neocloud與傳統雲部署與架構的差異
- 如何判斷企業是否需要Neocloud？給IT架構師的檢查清單
- 常見的企業Neocloud應用案例
- Neocloud 的資安與備援設計
- 導入Neocloud解決方案的企業流程
- 企業AI Cloud全方位整合：AI 時代的競爭力
- 常見5大Neocloud FAQ
Neocloud是什麼？從AI工作負載重新定義雲端
由字面上來解釋Neo是指新的、新穎的、新生的意思。在實務上，Neocloud並非單一產品或特定品牌，而是一種逐漸成形的產業分類與雲端架構設計理念。目前多半可從兩個層面理解：
- 專為AI訓練與推論的功能為核心的雲端服務提供模式。
- 企業在自建或混合雲環境中，以AI工作負載為優先所採用的雲端架構設計方式。
兩者的共通點在於：不是在既有通用雲架構上加上AI，而是一開始就以AI的實際需求作為設計前提。
傳統大型雲服務(如AWS、Azure、GCP)主要以VM、通用運算與服務完整性為核心，AI屬於後期擴充能力，以提供企業各式各樣的雲端功能為導向；而Neocloud則在架構層即納入GPU資源配置、資料存取路徑、模型部署與算力調度邏輯，將服務精力集中在AI相關的雲端服務上。
為什麼Neocloud成為AI的核心基礎？
- AI訓練與推論在運算量、記憶體與執行時間上差異極大，資源需求會隨任務快速變化，若採用固定配置架構，常出現效能不足或資源閒置。
- 雖然雲端採用容器化架構，但AI部署仍伴隨大量與模型無直接關聯的環境、排程與效能調校雜務，顯著拉高 IT 維運的負擔。
以上這２點皆指出AI不適合長時間綁定固定運算資源，也無法用傳統平均使用率的方式來評估效能與成本。當AI專案從PoC進入正式營運階段，這些差異就會被放大，使以通用運算為核心的傳統雲架構逐漸顯得吃力。Neocloud的核心價值，正是讓雲端基礎架構的設計邏輯，更貼近AI應用運作的核心。
Neocloud架構解析：三大核心能力
Neocloud架構不只是單純堆疊GPU、升級硬體，而是一套針對AI工作負載長期運作所設計的系統架構，核心可歸納為三個面向：
1. GPU原生化 (GPU-Native)設計
在Neocloud架構中，GPU不再只是附加資源，而是被視為一級核心：
- GPU Pool形成可共享的算力資源池。
- GPU Slice或算力分配機制，降低閒置資源。
- 調度邏輯以AI工作負載為核心，而非以VM使用時間作為主要配置依據。
這樣的設計可有效改善「整卡/片租用、實際卻只用到部分算力」的結構性浪費問題。
2. AI工作負載導向的資源調度
Neocloud能夠依據不同AI行為型態進行調度，例如：
- 長時間高負載的模型訓練
- 高併發、低延遲需求的即時推論
- 結合向量資料庫的RAG查詢
- 多Agent並行的流程型任務
相較於單一通用配置模式，這種設計能更貼近AI實際使用情境，兼顧效能與成本可控性。
3. 模型生命週期整合
在Neocloud架構中，AI模型被視為持續演進的資產，而非一次性部署成果。讓AI平台能穩定長期運作，而非每個專案都重新拼裝環境。
因此，架構設計會同時涵蓋：
- 資料管理與版本管理
- 模型訓練與微調流程
- 推論服務部署與效能監控
- 成本、使用率與資源效率追蹤
Neocloud與傳統雲部署與架構的差異
如同最前面所述，兩者在服務核心有著根本上的不同，傳統雲是以提供多樣性雲端服務為導向，以 VM與通用IaaS為主，AI是眾多應用之一；Neocloud則是為AI而生，以AI與GPU為核心，VM成為輔助角色，專門提供GPU算力、運算資源給AI模型訓練與推論。Neocloud的出現，並非否定公有雲的價值。公有雲在彈性擴展、全球佈署與通用IT服務上，仍具備不可取代的優勢。
架構差異重點說明
- 傳統雲GPU成本高、使用彈性有限。
- Neocloud架構強調算力的利用率與資源可控性。
- 傳統雲以VM與通用IaaS為核心，AI僅是眾多應用之一。
- Neocloud以AI與GPU為核心，運算架構為AI長期運作而優化。
Neocloud 與傳統雲比較表
以下為AI助理與AI虛擬助理的簡易比較表：
| 比較項目 | 傳統雲 | Neocloud |
| 架構設計 | 通用運算導向 | AI導向 |
| GPU使用方式 | 整卡租用 | Pool / Slice |
| 成本控制 | AI成本偏高 | AI成本最佳化 |
| 彈性擴展 | 以VM為主 | 以Container為主 |
| 適用情境 | 一般IT系統 | AI密集型企業 |
簡單來說，AI虛擬助理著重於與人互動；而AI助理或AI企業助理則是與系統協作。
如何判斷企業是否需要Neocloud？給IT架構師的檢查清單
如果企業正面臨以下情境，往往代表現行雲架構已不完全適合AI：
- GPU使用率落差大：傳統雲多以整卡或固定資源配置GPU，AI僅在特定時段高負載，其餘時間仍需付費，導致算力浪費。
- 推論服務高峰時效能不足：現行雲架構缺乏即時感知AI推論負載的能力，高峰流量來臨時難以快速調度 GPU，造成延遲上升。
- 企業有私有模型、資料主權或法規需求：多數公有雲AI服務假設資料可上雲，當模型與資料成為核心資產時，現行架構難以完全符合治理與合規需求。
- 正規劃AI Agent、RAG或私有LLM導入：這類應用需長時間穩定運作與多模型並行，傳統雲多以短期、任務型工作負載為主要設計，若仍以短期任務型架構承載，容易導致成本失控與系統複雜化。
常見的企業Neocloud應用案例
- 製造業零組件AI瑕疵檢測：即時推論算力調度，提升產線良率
- 企業私有LLM / RAG平台：模型與資料留在企業內部，確保資料主權
- 智慧金融與即時決策系統：支援高併發、低延遲AI推論，滿足投資市場的高波動特性
- AI Agent內部流程自動化：多模型並行，長時間穩定運作
這些Neocloud應用案例的共同點，在於需要長期、穩定且可控的AI算力環境。
Neocloud 的資安與備援設計
在企業場域中，Neocloud解決方案通常會整合：
- 私有網段與權限隔離：透過私有網段切分與存取權限控管，將AI平台與其他系統有效隔離，避免未授權存取，確保模型與資料僅在指定人員與服務範圍內使用。
- AI資料與模型加密：針對模型檔案與訓練資料，於儲存與傳輸過程中進行加密保護，降低資料外洩風險，並符合企業對機敏資料的治理與法規要求。
- GPU Pool多節點備援：透過多節點GPU Pool架構，當單一節點異常時，可快速轉移工作負載，避免AI解決方案中斷，提升整體運算平台的可用性與穩定性。
- 跨資料中心容災設計：藉由跨資料中心部署與資料同步機制，當單一站點發生故障時，仍可維持核心AI服務運作，降低營運中斷風險。
確保AI平台在效能、資安與營運穩定性之間取得平衡。
導入Neocloud解決方案的企業流程
常見導入流程包含：
- AI 需求與工作負載盤點：在導入Neocloud前，企業需先釐清AI的實際應用情境，包括訓練、推論、RAG或AI Agent等類型，並評估使用頻率、尖峰負載與成長預期，作為後續架構與資源規劃的依據。
- Neocloud架構規劃：依據盤點結果，規劃適合的Neocloud架構，包含GPU資源配置、網路與儲存設計，以及是否採用混合雲或多站點部署，確保架構能支援AI長期穩定運作。
- GPU與平台建置：完成硬體與平台層建置，包含GPU節點部署、資源池設定與平台管理機制，讓算力能依AI工作負載彈性調度，同時兼顧效能、可用性與成本控制。
- AI Pipeline整合：將資料來源、模型訓練、推論服務與監控機制整合為完整AI Pipeline，避免零散部署，提升模型更新效率，並降低後續維運與管理複雜度。
- 上線與持續優化：AI平台正式上線後，透過效能監控、使用率分析與成本追蹤，持續調整資源配置與架構設計，確保Neocloud能隨業務成長與AI需求演進而優化。
企業AI Cloud全方位整合：AI 時代的競爭力
真正成熟的Neocloud解決方案，不該只拘限於提供GPU算力。數位通 GWS AI Cloud可視為Neocloud解決方案，一個可協助企業長期營運、可持續演進的AI雲端平台。
數位通GWS AI Cloud 4大優勢
- 從算力到營運的一站式企業級AI平台
不只提供GPU，而是整合GPU算力、資料處理、模型訓練、部署到持續營運的完整AI Cloud平台，協助企業將AI從實驗階段，順利推進到可長期運作的正式環境。 - 彈性GPU架構，真正降低AI導入門檻
透過最低0.25片GPU切片共享技術與多規格NVIDIA GPU (如H100、H200、RTX 4090、L40s），企業可依實際AI工作負載彈性使用算力，避免整卡綁定造成浪費，讓AI成本更可控、符合使用情境。 - 內建治理與資安設計，支撐企業規模化AI發展
GWS AI Cloud內建監控、事件記錄、快照還原與權限管理，協助企業在擴大AI團隊與應用時，仍能維持資安、合規與可追溯性，避免AI專案規模失控。 - AI Agent與RAG就緒，加速AI應用真正落地
平台原生支援AI Agent與Multi-Agent架構，可彈性切換多種LLM與RAG流程，並快速串接企業既有系統與通訊平台，讓AI不只會回答問題，而是真正成為可執行任務的企業助理。
常見5大Neocloud 常見問題(FAQ)
Q1:Neocloud是什麼？
A1: Neocloud是一種以AI工作負載為核心設計的新世代雲端架構，從GPU、資料流與模型運作需求出發，更適合長期執行AI訓練、推論與AI Agent應用。數位通 GWS AI Cloud即是依此理念打造，提供企業級AI算力與完整AI雲平台。
Q2:Neocloud與AWS / Azure有什麼差別？
A2: AWS、Azure屬於通用型公有雲，Neocloud以AI與GPU為設計核心。實務上多為角色分工或混合雲架構，Neocloud專注承載AI密集型工作負載。美國的CoreWeave、荷蘭的Nebius與未上市的Crusoe 等公司皆為NVIDIA支援的Neocloud夥伴。而數位通國際則是能提供中文語系在地化技術支援的Neocloud夥伴。
Q3:Neocloud是否能與企業現有系統整合？
A3:可以。Neocloud可與企業既有 IT、資料庫、應用系統及混合雲環境整合。GWS AI Cloud進一步支援API、資料庫與企業系統串接，並可結合RAG與AI Agent，讓AI應用快速融入既有流程。
Q4:Neocloud 的費用怎麼算？
A4:費用依實際使用的GPU算力與平台資源計算，GWS AI Cloud透過GPU切片共享與即時開通機制，避免整卡閒置，讓企業能精準控管AI專案成本。
Q5:導入時間需要多久？
A5:導入時間依需求與規模而異，通常可從需求盤點與架構規劃開始，分階段建置與擴充，避免一次性大規模投入。
當AI成為企業核心競爭力，選擇什麼樣的雲端架構，將直接影響 成本、效能與未來擴展性。這正是 Neocloud在AI時代不可忽視的關鍵角色。若您需要任何關於AI助理或者GWS AI Cloud方面的服務，歡迎來電或填寫諮詢表單，我們會盡快請專人與您聯繫：
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