解決方案
AI-Stack平台提供一站式解決方案，能應用於各產業，協助企業克服AI基礎設施管理的挑戰，加速AI應用落地。
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主題
生成式AI的快速發展引發了對高效及可擴展AI資料中心的大量需求，同時也伴隨著一系列挑戰。AI-Stack不僅能幫助AI資料中心克服運營與管理挑戰，更能通過集中化管理與高效資源配置，讓資料中心在運行效率、成本管理及穩定性上全面提升，為企業的AI應用提供強有力的支持。
AI-Stack智慧製造解決方案專為製造業數位轉型設計，解決延遲、資料安全、整合靈活性等核心挑戰。通過結合邊緣運算與數位孿生技術，該方案實現快速模型訓練、即時推論及數據處理，提升生產效率並降低成本。 *加速模型部署與應用落地，縮短AI開發週期。 *邊緣設備即時優化生產參數，降低次品率。 *節省基礎設施成本，助力企業實現永續發展。 提升數據安全性與系統可靠性。 AI-Stack模組化架構支持多雲環境運行，適應多場景需求，助力製造業達成智慧化升級與高效運營目標。
隨著金融AI科技的快速發展，金融業面臨數據處理複雜性、通用語言模型（LLM）知識局限性、快速變化的市場需求以及基礎設施挑戰等多重困難。在數據處理層面，財務報表、即時數據分析、風險評估和動態市場資訊的多樣性和複雜性對技術解決方案提出了更高要求。通用LLM在處理金融專有術語和高精度任務（如風險管理和市場預測）方面存在不足，而金融市場的快速變化又使得模型需要頻繁更新以保持準確性。此外，從邊緣設備到數據中心的計算需求也對基礎設施提出挑戰，涉及負載均衡和大規模並行計算等問題。
智慧醫療GAI + AI 解決旨在提供從數據收集、分析到應用的全流程支持，利用強大的 AI 模型（如深度學習和生成式 AI）來處理醫學影像、基因數據及臨床決策。而近年智慧醫療開發案例不斷突破，例如AI快速分析CT和MRI影像，提升診斷準確性、AlphaFold更利用基因數據預測蛋白質結構，為疾病研究和藥物開發提供關鍵支持。因此，通過結合「數位無限 AI-Stack」AI基礎設計管理一站式平台的特性能使AI智慧醫療加速應用落地
人工智能(AI) 和機器學習（ML）的模型訓練，對 GPU 資源需求因模型的複雜度、數據集規模和資料來源而異。從輕量級影像分類模型的單張 GPU，到訓練 GPT-3 級別的大型模型所需的數百甚至上千張 GPU，資源配置的靈活性和效率對 AI 研發至關重要。