全球对AI应用的需求快速增长，进一步带动 GPU 算力订阅及租用服务的市场热潮。数位通国际（以下简称数位通）云端事业处总经理黄维修观察到有几大原因促成这一趋势。首先，企业在积极发展 AI 应用的过程中，连带需要布建 GPU 算力，其次全球企业群起拥抱 AI 并争抢运算资源，导致 GPU 奇货可居，企业有钱买不到或漫长等待，使建置成本与门坎越来越高，故而以租代买。再者 GPU 服务器对数据中心的基础设施要求更为严苛，不论散热系统、电力供应、楼板承重甚至网络传输，皆与传统服务器不同，形成另一道高耸门坎。
在前述因素驱动下，许多企业转而租用 GPU 算力服务以降低初期投入的压力。为此，数位通顺势而为推出「GWS AI Cloud」虚拟 GPU 算力平台订阅方案，以满足中小规模的企业需求。
深耕云端与数据中心，为 GPU 算力服务铺设高效之路
黄维修强调，数位通经营数据中心与云端服务累积多年深厚的经验，擅于维运高效稳定的机房和云平台，GPU 算力为其专业能力延伸的加值服务。更重要的是，数位通数据中心承载亚洲大型网络交换中心，拥有丰沛网络与带宽资源，得以提供高质量网络服务，稳定支撑 GPU 运算或 AI 应用运行。
再者数位通已针对政府、教育或众多产业，开发多元的云服务，所以不仅能为 GWS AI Cloud 用户提供 GPU 算力，也能一并满足诸如资安防护等其他层面的多样化需求。
可租用 0.25 至多片 GPU，从小处起步撙节开销
GWS AI Cloud 以 NVIDIA H100 为租赁目标，足以顺应大型语言模型（LLM）、机器学习（ML）训练的高效需求。平台提供简便的图形化管理接口，打破传统 AI/ML 训练工具常见的命令行操作，并将多种训练与推论环境内建其中，显著降低用户的建置与使用门坎；甚至可因应用户的特殊需要，提供客制化工具和环境。
另一大亮点在于算力供应方式极具弹性，黄维修表示，市场上大多数租赁方案以整片为单位，以致于成本不菲。反观 GWS AI Cloud 可以从 0.25 片、0.5 片到 1 至 2 片以上等多种选项，用户可依其项目需求选择租用的规模与时间。举例来说，如选择 0.5 片租 6 个月，在期间内随时灵活调度、用好用满，若算力规模不够，则可随时追加，弹性甚大。
延伸 MSP 角色，助力客制化需求提供完整解决方案
此外，数位通也可协助客户打造客制化安全架构，近期的案例便是协助数发部数字产业署建置一套专属 GPU 算力池于数位通数据中心，该案例需要零信任架构、DDoS 防御、双因子认证等多项资安需求，数位通不仅满足了所有要求，还确保系统的高效稳定运行。
总括来说，数位通多年在云服务领域深耕，凭借过往累积的能量，能与 GWS AI Cloud 完美加乘，让用户在执行 AI 分析或建模之余，还可一并启用数据备份、资安防护、灾难备援…等多元服务。甚至比照数发部模式，以 MSP 角色，协助政府机构、学研或企业单位，设计、规划、验证、测试、建置及维运管理私有 GPU 算力池，用户可选择运行于数位通数据中心或其他适合的数据中心，灵活应对各种需求。
