為什麼 Orban 存在
讓 AI 算力不再是特權

當我們談論 AI 革命時，很少有人提及一個殘酷的現實：全球超過 85% 的 NVIDIA 資料中心 GPU，已被 Microsoft、Google、AWS、Meta、OpenAI 等科技巨頭瓜分。

這不只是數據，這是一道隱形的高牆。

中小企業、新創公司、學術機構——這些本應是創新引擎的組織，正被排除在 AI 革命的大門之外。不是因為他們缺乏想法，而是因為他們買不到、用不起那些被壟斷的運算資源。

根據產業研究，2030 年 AI 運算需求將超出供給 10 倍。GPU 成本效率每 3 年才翻倍，遠慢於摩爾定律預測的 18 個月週期。對一家想要自建 AI 訓練環境的企業而言，光是硬體投資就要 NT$200 萬起跳——這還不包含電力、冷卻、維運人力等隱性成本。

一個簡單的信念

這是 Orban 存在的核心信念：算力應該像水電一樣，隨取隨用。

當我們環顧四周，會發現一個有趣的現象：全球有數以百萬計的 GPU 正在閒置。電競玩家的高階顯卡在非遊戲時段靜靜發呆；ETH 轉向 PoS 後，大量礦場設備停擺；企業 IT 設備下班後閒置；大學運算叢集在寒暑假空轉。

這些分散的算力，如果能被聚合起來，將形成一個龐大的運算網絡——足以改變 AI 產業的權力結構。

分散式 AI 運算調度中樞

Orban 的角色，是成為這個分散式網絡的調度中樞。我們統一編排來自不同來源的 GPU 資源，執行 AI 訓練與推論任務，並提供企業級的管控與安全保障。

在需求端，無論你是需要 24/7 AI 客服的中小型外銷企業、想為客戶提供 AI 功能的 SaaS 平台、資源有限但有研究需求的大學系所，或是尋求隨插即用 GPU 方案的個人開發者，Orban 都能為你配對最適合的運算資源。

實證而非空談

在 Llama 7B 模型訓練測試中，我們使用 3 張 RTX 4090 對比單張 H100，在 100,000 資料點的規模下，實現了 40% 的成本降低與 33% 的時間節省。

這不是理論推演，而是可重複驗證的實測結果。

為什麼是現在

四個因素的交匯，讓此刻成為最佳時機。

這四個條件同時成立，創造了一個難得的市場機會窗口。

這就是 Orban 存在的原因。