台灣人工智慧（AI）算力營運商康斯特（KONST）宣布完成 3,000 萬美元的 B 輪股權融資，由記憶體模組大廠威剛科技領投。本輪資金將主要用於擴增亞洲地區的 AI 資料中心設施，並加速推進「Token Factory」算力供給與治理架構的市場布局。
本輪策略投資陣容同時吸引了和碩旗下的和鼎創投、摩比和協，以及半導體、散熱、能源與電子製造等多個領域的產業集團參與。這些企業不僅提供資金，本身更是企業級 AI 導入的潛在與實際需求端。
獲硬體與製造巨頭挹注 瞄準企業營運級需求
隨著企業對 AI 的運用從早期個別團隊的試驗性質，逐漸轉化為跨部門的日常營運流程，基礎設施的需求形態發生了顯著變化。過往一次性的專案採購模式，已難以滿足日常營運中高低起伏的實務算力消耗。跨國企業與科技集團對算力運算效能、系統穩定度及供給可靠性的要求正不斷提高。
KONST 表示，投資方大多來自硬體製造與供應鏈體系，本身極為清楚企業營運對於基礎設施的依賴程度。本輪融資的重點在於結合投資方的產業場景，讓 AI 算力服務能夠無縫對接實際商業運作，擺脫單純概念驗證的階段。
三層算力服務架構 從硬體建設到權限治理
為了解決企業在算力取得與管理上的痛點，KONST 將算力比喻為生產設備，並將產出的基本單位 Token 視為成品，打造出三層式的服務結構：
- 底層算力建設（Konstra AI）：負責 AI 資料中心的選址、機電工程、環境控制，以及圖形處理器（GPU）伺服器叢集的調優與維運，本輪資金將直接挹注此層級在亞洲地區的擴張。
- 中間算力轉換（Glows.ai）：提供按秒計費的雲端 GPU 平台，把大型叢集的運力拆解為彈性的小單位，供企業依實際彈性用量取用。
- 上層交付與治理（Horizon AI）：透過「(k) ATP Token」系統扮演治理核心，提供企業權限分配、費用控管與模型存取管理。
其中在治理層面，該平台採用「一把金鑰串接多個授權模型（One key. Every model.）」的設計，建立包含「組織、工作區、專案、金鑰」的四層結構。管理者可於後台設定預算超標警示，並留存完整的存取稽核日誌，讓企業能夠將多種 AI 模型整合於統一的合約與帳單中管理。
這代表什麼
這起融資事件反映出台灣 AI 產業鏈正嘗試從傳統的「硬體製造」走向「算力服務交付」。過往台灣企業強於製造伺服器與半導體晶片，但進入企業應用層面時，如何將龐大的硬體設備轉化為可彈性計費、可精準管理成本的服務，一直是一大挑戰。
對台灣的中小企業與企業主而言，這項轉變意味著未來導入 AI 應用時，不必自行建置昂貴的機房，也不需要讓各部門分別向不同的模型供應商報帳。透過彈性的拆解與治理平台，企業能夠像使用水電般按用量付費，同時掌握每個專案的開支與權限，降低企業邁向智慧化的技術與財務門檻。
背景補充
在了解這項佈局前，可先掌握兩個當前 AI 發展的重要趨勢：
- 自主型 AI 代理（Agentic AI）：指具備自主推理、規劃任務並執行多步驟行動的能力。相較於單次的對話機器人，這類代理軟體會持續消耗大量運算資源，對 AI 基礎建設的穩定度與連續供給能力提出了更高的考驗。
- 字詞單位（Token）：在大型語言模型（LLM）中，Token 是 AI 處理與產生文字的基本單位（例如一個單字或字元）。當企業大量呼叫 AI 模型時，費用通常以 Token 數量計算。「Token Factory」的概念即是將複雜的硬體運力打包成標準化的 Token 輸出，讓企業能精準掌控每一筆請求的成本。
常見問題
KONST 這輪融資的主要用途是什麼？
資金將用於擴建亞洲區域的 AI 資料中心設施，並加速推動 Token Factory 架構，提供企業算力供給與治理服務。
什麼是 Token Factory 算力服務架構？
這是一種將 GPU 硬體算力轉化為標準化 Token 輸出的服務模式，整合資料中心建置、按秒計費雲端平台與企業治理工具。
企業在導入 AI 時為什麼需要治理工具？
因為企業常面臨多部門使用不同模型而無法釐清成本與權限的問題，治理工具能提供單一金鑰串接、預算警示與完整的稽核紀錄。