NVIDIA、OpenAI、Dify 台北同台，GMI Cloud 談模型如何真正走進產品
我們現在談 AI，常常先問：「哪個模型最強？」
但企業真正遇到的問題，通常不是選模型而已，而是：
AI 要用什麼樣的電腦才能跑得動？模型要怎麼放進公司的系統？使用人數變多時，速度會不會變慢？費用會不會太高？AI 能不能真的幫忙完成工作，而不只是回答問題？
10 月 29 日在台北舉行的 GMI Cloud Day 2026，值得關注的地方，就是它不只談模型，而是把 AI 從底層的電腦運算、模型使用，一路談到企業應用與 AI Agent。
這也是 GMI Cloud 首次舉辦的亞太地區產品發表活動。現場將展示從 GPU Compute、Model-as-a-Service，到正式上線的 AI 推論服務與 AI Agent，並邀請 NVIDIA、OpenAI、Dify、TrendAI 與 AI 創作者代表，分享 AI 如何真正進入產品與工作流程。
GMI Cloud 是什麼？
GMI Cloud 是一家專注在 AI 雲端服務的公司，主要提供讓 AI 跑得動、跑得快，並且能正式被企業使用的運算與部署服務。
簡單說，GMI Cloud 不是單純的 AI 聊天工具，也不只是提供 GPU 的公司。
它想處理的是 AI 從底層開始運作，到最後變成產品的整個過程：
- 讓 AI 跑起來的電腦與 GPU
- 可以直接使用的各種 AI 模型
- 讓 AI 回答更快、更穩定的服務
- 協助企業使用 AI Agent 的工具
- 讓不同工作選擇適合模型的管理方式
你可以把它想成一間 AI 工廠。
最底層，是讓 AI 運作的高效能電腦；中間是不同專長的 AI 大腦；最上層則是能幫忙處理工作、回答問題，甚至完成一連串任務的工具。
一般公司如果要自己完成這些事情，可能需要購買大量硬體、安裝不同模型，再另外處理速度、費用與系統維護。
GMI Cloud 想做的，就是把這些服務集中在同一個 AI 雲端平台上，讓企業和開發者更容易開始使用 AI。
這也是為什麼這場活動不只是一次產品發表，而是想讓大家看見：
一個 AI 產品，從底層運算到實際提供服務，中間到底需要哪些東西？
這場活動真正值得看的地方
不是只介紹一個模型，而是看完整的 AI 使用過程
很多 AI 活動會介紹某個模型有多厲害，但模型其實只是開始。
要讓 AI 真正提供服務，後面還需要許多東西：
- 讓 AI 跑得動的電腦
- 可以使用的 AI 模型
- 穩定的速度
- 控制成本的方法
- 可以放進公司系統的工具
- 能協助完成實際工作的 AI Agent
這些東西合在一起，才是一個完整的 AI 服務。
所以這場活動真正要回答的，不是「哪個模型最厲害」，而是：
AI 要怎麼從一個展示工具，變成公司每天可以使用的產品？
為什麼模型厲害，不代表產品一定好用？
一個 AI 模型就算回答得很漂亮，如果速度太慢、費用太高，或無法接進原本的工作流程，企業還是很難真正使用。
這也是為什麼 AI 從測試到正式上線，中間還有很長一段路。
GMI Cloud Day 2026 會把這段路攤開來說明，讓大家理解：
- AI 怎麼從測試版本變成正式服務
- 不同工作為什麼需要不同模型
- 如何在效果、速度與成本之間做選擇
- AI Agent 如何從展示工具變成每天可以使用的工作助手
- 企業導入 AI 時，會遇到哪些技術與管理問題
不只是聽技術，也能看到實際使用案例
活動安排了 TrendAI 的客戶案例分享，也有 AI 創作者與企業應用分享。
這些內容可以幫助大家理解，AI 不只是工程師在測試的技術，也不只是舞台上的 Demo。
當 AI 真正進入工作時，還會遇到很多實際問題：
- 公司到底適合使用哪一種 AI？
- AI 要怎麼接進原本的工作流程？
- 使用人數變多後，速度和費用要怎麼控制？
- AI 產生的結果，能不能真的幫助員工省下時間？
- AI Agent 要如何從一次性的展示，變成每天都能使用的工具？
這些問題，光看模型排行榜不會得到答案，必須從企業、創作者與技術團隊的實際經驗中理解。
五位講者，為什麼值得認識？
Laura Huang｜Trend Micro
Laura Huang 擁有超過 25 年科技產業與策略合作經驗，曾在 Trend Micro、TrendAI 與 Microsoft Greater China 工作。
她長期負責全球合作夥伴、企業合作與市場拓展，熟悉科技公司如何把技術、客戶需求與商業合作連在一起。
她的分享價值，不只是介紹一個客戶案例，而是讓大家理解：
AI 技術要如何從「看起來很厲害」，變成企業真的願意使用，也能產生價值的服務？
如果你是企業決策者、產品負責人，或正在評估 AI 合作方案，這會是很實用的觀點。
Hans Lin｜TechHanLin
Hans Lin 是 AI 創意總監與企業應用講師，長期從事廣告動態設計、AI 創意與企業培訓，擁有超過 14 年經驗。
他曾獲金點設計獎與德國 iF 設計獎，也曾為 NVIDIA、Adobe、ASUS、MSI、工研院、文策院與 BusinessNext 等單位授課，累計教學超過 10,000 人。
目前他也經營 Tech Hanlin Academy、Medici AI Academy 與台灣 AI NGO Alliance。
他的分享不會只停留在「AI 有哪些新功能」，而是從創作者與企業使用者的角度，說明 AI 如何進入內容製作、設計、行銷與日常工作。
如果你覺得 AI 很強，卻不知道怎麼用在自己的工作上，這場分享會提供更具體的方向。
Eric Kang｜NVIDIA
Eric Kang 是 NVIDIA 解決方案架構團隊的 Senior Manager，負責帶領解決方案架構團隊，長期處理 AI、深度學習、專業視覺化與高效能運算相關工作。
簡單來說，他很清楚 AI 背後需要什麼樣的電腦與運算能力，才能跑得快、跑得穩。
很多人使用 AI 時，只看到最後的結果，卻不知道背後需要多少運算能力。
Eric Kang 的分享，可以幫助大家理解：
- 為什麼有些 AI 工具使用起來很快？
- 為什麼有些服務會延遲或卡頓？
- 公司需要什麼樣的電腦與運算架構？
- AI 專案要怎麼從測試階段，準備成可以正式使用的服務？
即使你不是工程師，也能透過他的分享理解 AI 背後的基礎建設。
Kevin Chan｜OpenAI
Kevin Chan 目前在 OpenAI 新加坡團隊擔任 AI Deployment Engineer Manager，協助亞太地區企業把最新 AI 技術轉化成實際的商業成果。
他在 OpenAI 的工作，包括協助企業找出適合使用 AI 的工作、處理導入過程中的技術與組織問題，並幫助企業從「先試試看」走到「正式使用」。
在加入 OpenAI 之前，Kevin 曾在 Stripe 負責東南亞與大中華區的專業服務，建立並擴大企業顧問團隊。
他累積超過 15 年的顧問與科技領導經驗，也曾在不同市場帶領與客戶合作的技術團隊，協助企業導入複雜的科技服務。
他的分享會聚焦在一個非常實際的問題：
企業要怎麼把 AI 從精彩的展示，變成真的能產生商業成果的工具？
他也會談到企業導入 AI 時常見的問題，包括如何找到有價值的使用情境、如何讓組織準備好，以及如何讓 AI 在公司裡持續擴大使用。
Alvin Wu｜Dify
Alvin Wu 負責 Dify 在東南亞與中東北非市場的發展，主要工作是協助企業導入 AI Agent 與 AI 工作流程。
他擁有硬體、軟體與 AI 產品經驗，也曾在全球企業與新創公司參與多個從 0 到 1 的產品開發與上市。
他同時接觸過企業客戶、顧問公司、服務夥伴與技術供應商，因此能從不同角度看待企業導入 AI 的問題。
他關注的是：
AI 要如何真正接進企業每天使用的工作流程？
例如，AI 能不能幫忙整理資料、處理重複工作、串接不同工具，或依照規則完成一連串任務？
他的分享能幫助大家理解，AI Agent 不只是陪你聊天的機器人，而是有機會變成企業工作流程中的一個工作助手。
GMI Cloud 這次要展示哪些服務？
GPU Compute：讓 AI 跑得動的運算能力
GPU 可以理解成專門幫助 AI 快速運算的高效能電腦。
AI 模型越複雜、使用人數越多，需要的運算能力就越高。
GMI Cloud 提供專用的 NVIDIA GPU，包括單獨使用的設備，以及多台電腦一起運作的群組，作為 AI 服務的基礎。
Model-as-a-Service：用一個入口使用許多模型
不同 AI 模型有不同的專長。
有些適合寫作，有些適合分析資料，有些適合處理圖片或程式碼。
GMI Cloud 的 MaaS，讓使用者不需要分別安裝與管理大量模型，而是透過相容於 OpenAI 的 API，使用 200 多個模型。
對企業來說，這可以減少管理不同模型的複雜度，也比較容易測試哪一個模型適合自己的工作。
Prime Inference：需要穩定速度時的專屬服務
有些 AI 工作不能接受速度忽快忽慢。
例如客服系統、企業內部工具，或同時有很多人使用的服務，都需要比較穩定的處理速度。
Prime Inference 提供專屬的 AI 服務，讓需要固定效能的工作可以獲得更穩定的支援。
Agentbox：把 AI Agent 變成可以使用的工具
AI Agent 不只是回答問題，而是可以依照指令完成多個步驟。
例如整理資料、查詢內容、製作報告，或把不同工具串在一起。
Agentbox 就像是一個協助團隊建立與發布 AI Agent 的平台，讓企業可以更快把 AI Agent 放進實際工作流程。
GMI Router：幫每個問題選擇適合的模型
不同問題，不一定適合使用同一個模型。
有些任務需要高品質，有些任務更重視速度與成本。
GMI Router 會根據每次請求的需求，選擇比較適合的模型，讓使用者不需要每次都自己判斷。
它想解決的問題很簡單：
如何在回答品質、速度與費用之間，找到更好的平衡？
這場活動適合哪些人？
如果你符合以下其中一種情況，這場活動值得排進行程：
- 平常有使用 ChatGPT，但想知道 AI 還能做什麼
- 想了解 AI 能不能幫助自己的工作或公司
- 正在思考如何把 AI 放進行銷、設計、內容或客服流程
- 想知道 AI Agent 到底能不能幫忙完成工作
- 正在評估企業 AI 導入或 AI 基礎架構
- 想了解模型、GPU 運算與 AI 服務成本
- 正在開發 AI 產品或企業工作流程
- 想知道 AI 如何從測試階段走向正式產品
- 對 NVIDIA、OpenAI、Dify 或 AI 雲端服務感興趣
- 想一次理解 AI 從底層運作到實際使用的完整過程
你不需要是 AI 工程師，也不需要事先熟悉所有技術名詞。
因為這場活動真正要討論的，是未來每個產品團隊、內容團隊與企業都會遇到的問題：
AI 要怎麼被真正使用，而不是只被展示？
活動流程
13:20–14:00｜報到與領取名牌
14:00–14:30｜開場與 GMI Cloud 介紹
認識 GMI Cloud 的服務方向，以及它如何整合 AI 運算、模型與應用工具。
14:30–15:00｜產品深入介紹與現場展示
透過實際 Demo，了解 GMI Cloud 的 AI 服務如何運作。
15:00–15:15｜TrendAI 客戶成功案例分享
由 Laura Huang 分享企業使用 AI 的實際經驗。
15:15–15:40｜AI 創作者與應用案例分享
由 Hans Lin 分享創作者與企業如何把 AI 放進實際工作。
15:40–16:20｜AI 座談：從模型到 Agent 的可信任 AI 技術
由 NVIDIA 的 Eric Kang、OpenAI 的 Kevin Chan，以及 Dify 的 Alvin Wu 一起討論 AI 如何從模型走向企業應用。
16:20–16:30｜GMI Cloud 社群與合作夥伴計畫
了解 GMI Cloud 如何建立 AI 社群與產業合作網絡。
16:30–16:40｜閉幕致詞
16:40–17:00｜交流與現場互動
活動資訊
- 活動名稱：GMI Cloud Day 2026
- 時間：2026 年 10 月 29 日（四）14:00–17:00
- 報到時間：13:20–14:00
- 地點：台北 101 4F，The One 獨一文創
活動合作夥伴包含 NVIDIA、VAST Data、Macnica、TrendAI 與 TechHanLin。
席次有限，報名後需經主辦方審核，核准者將收到 Luma 活動 QR Code。
如果你想知道 AI 下一階段的競爭，究竟不只是模型能力，還包括運算能力、部署方式、使用成本與完整的產品應用，這場活動值得直接排進行程。
