提供從GPU資源、資料處理、模型訓練、AI部署到持續營運的一站式AI雲平台。0.25片GPU切片共享技術，可讓企業隨租即用AI算力，大幅降低企業AI導入門檻！結合AI助理與混合雲，讓AI應用更智慧敏捷，滿足運算效能與資料主權需求。
訂閱制AI算力與可彈性擴充的NVIDIA GPU資源，涵蓋H100、RTX 4090、L40s等規格，可依模型訓練、推論與批次任務負載動態調整。透過專案、容器與任務管理機制，企業能快速建置分佈式訓練叢集，並以預設或自定義鏡像部署AI環境，縮短模型訓練與上線週期。同時結合容器化架構與TensorFlow、PyTorch等主流框架支援，將AI專案從實驗到正式環境的部署流程全面標準化，加速開發與落地。
GWS AI Cloud算力雲內建完整的監控、事件記錄機制，協助企業即時掌握資源使用狀態與異常事件。透過數據快照與還原功能，確保關鍵模型與資料在AI營運過程中的安全性與可回復性。同時支援多人帳戶權限管理，讓企業在擴大AI團隊規模時，仍維持清楚的責任歸屬與資安控管。
GWS AI Cloud算力雲整合AI Agent架構，支援Multi-Agent協作系統，讓企業依據業務需求彈性切換多種LLM與RAG流程。平台提供角色指令設定、知識庫管理與工具模組，並可外部串接API、MCP與資料庫，快速打造執行任務的企業AI助理。同時支援內嵌LINE、Messenger等社群軟體，延伸整合SSO、Guardrails與DLP，確保企業AI在創新同時兼顧合規與治理。
多規格AI算力與GPU資源彈性擴展，支援模型訓練與推論等AI負載
特殊0.25片GPU切片共享技術，大幅降低企業AI導入門檻
從訓練模型、開發推論應用到部署，一站式AI平台全支援
GPU資源即時開通並採按需計費，精準控管企業AI專案成本
內建RAG架構與AI助理，快速結合企業知識庫落地AI應用
在AI導入的前期規劃階段，關鍵不在於立即選型，而是先建立清晰的「問題定義」與「資料盤點框架」，以確保後續技術決策能與目標效益能精準對齊。建議企業先由跨部門小組展開初步需求探索，明確界定痛點、預期成效與可衡量指標。
數位通GPU主機的卡別挑選，可根據模型、精細度去計算RAM的大小做粗略的規劃，並參考各卡別的詳細規格。
AI 雲端算力費用會依 GPU / CPU / RAM 規格、使用時數與所需的支援與管理服務而有所不同。以 GPU 卡別換算，每片每小時約 NT$15～NT$114 不等（實際費用將依卡種、使用模式與服務內容調整）。
