LG U+將於2027年推出企業AI代幣業務，降低單項任務成本

根據ZDNet Korea報導，南韓電信業者LG U+（LG Uplus）將於2027年進軍企業市場，推出「代幣（token）」業務：這是一項中介服務，為每項任務組合合適的模型與基礎設施，讓客戶使用AI模型。該公司於2026年11月12日在首爾舉行的媒體說明會上公布這項策略，南韓媒體於11月15日加以報導。

代幣（token）是AI在輸入與輸出時處理的文字單位，也是使用計費的依據。ZDNet Korea指出，AI代理為完成一項工作而反覆搜尋、分析與驗證，消耗的代幣就越多。因此，LG U+主張採用有別於單一代幣價格的指標：完成一項任務所需的總成本，該公司稱之為「Task Cost」。

LG U+想向企業賣什麼？

根據ZDNet Korea與Pointe Economy報導，這家業者從2027年起將雙軌並行：與合作夥伴結盟，以及自行建置基礎設施。ZDNet Korea指出，技術長李相燁（Lee Sang-yeop）表示，Kakao負責前端，LG U+負責「模型服務（model serving）」，也就是執行模型以產生答案的工作。報導並未說明這項分工的具體範圍。

ZDNet Korea指出，LG U+強調三個經驗來源：AI通話應用程式ixi-O、AI客服中心（AICC）以及公司內部的AI轉型。該媒體並稱，ixi-O起初同時使用LG AI研究院的端側模型與Google Gemini，之後調整了自有模型與EXAONE（LG AI研究院的模型系列）的占比，以提高成本效益。LG U+年底與Kakao合作推出、面向民眾的公共AI服務「Modu AI」所累積的營運資料，也將用於這項業務。

業者宣稱能節省多少？

以下數字是LG U+公布的內部測試結果，由ZDNet Korea與DigitalToday報導。在我們讀到的報導中，沒有任何一項經過第三方驗證。

• 根據ZDNet Korea與DigitalToday報導，將LG U+自有模型用於程式開發，營運成本比常用模型降低約90%；ZDNet Korea補充，在同一基礎設施上，處理效率提高約4倍。
• 模型路由是指把每個請求送給與其難度相符的模型。ZDNet Korea指出，內部測試顯示，一般問題的成本至少降低25%，程式代理的成本至少降低30%；DigitalToday說明，答案品質維持在約95%。
• 根據DigitalToday報導，「線束工程（harness engineering）」透過限制代理可用的工具與執行範圍、並重複使用成功的流程，使一般任務的代幣用量減少38%，程式任務減少84%。
• 根據DigitalToday報導，把模型從350億參數縮減到100億參數，保留了91%的品質，生成速度提升40%。
• ZDNet Korea指出，端側模型從2.4至3GB縮小到約800MB，並維持作為對照的雲端模型95%以上的效能。
• 推測解碼是由小模型先寫出草稿、再由大模型驗證。根據DigitalToday報導，一個以EXAONE為基礎的模型因此從每秒80個代幣提升到160個；ZDNet Korea補充，兩篇相關研究論文獲人工智慧學術會議NeurIPS收錄。

這些成效不一定能疊加。ZDNet Korea指出，程式成本降低90%的案例與模型路由的結果是分別驗證的。Pointe Economy還引述LG U+一名負責人的說法，稱電信領域代理任務的代幣效率可達85%至90%以上，但未說明計算依據。因此，較穩妥的讀法是把這些數字當作公司自行提出的數量級。

「晶片混搭（chip mix）」如何運作？

DigitalToday說明，AI推論分為兩步：分析問題的「預填充（prefill）」主要取決於運算效能，產生答案的「解碼（decoding）」主要取決於記憶體能力。Pointe Economy報導，LG U+把預填充交給輝達GPU，把解碼交給記憶體較充裕的AMD GPU，並把輕量的領域專用模型放到國產NPU（專為AI設計的晶片）上。ZDNet Korea指出，這家業者已與南韓AI晶片業者FuriosaAI合作兩年多，驗證其NPU。

Pointe Economy報導，負責技術策略的李惠珍（Lee Hye-jin）表示，總成本的80%以上耗費在AI給出答案之前「思考」的階段。該媒體提到傑逢斯悖論：單價下降後，使用量增加，總支出仍可能上升。

電信業者為何要做代幣業務？

根據Pointe Economy報導，李相燁表示，LG U+的競爭對手不是大型科技公司的巨型模型，而是針對客戶的業務目標、以最經濟的方式組合自有輕量模型與外部模型的工程能力。該媒體還提到，電信業在頻譜與流量最佳化方面的經驗，被認為可以轉用於AI領域。

這並非個案。ZDNet Korea在相關文章中列出2026年10月27日關於KT進軍代幣生產與流通的標題，以及11月9日SK電訊一名高階主管談到結合GPU與NPU、以最低價格生產代幣的標題。這兩篇文章我們沒有讀過，這裡只引用標題。

這對台灣企業意味著什麼

目前，我們讀到的報導沒有提供價格、客戶、詳細時程或營收目標。該服務尚未商業化，也沒有跡象顯示會在南韓以外提供。

對正在部署AI代理的企業來說，啟示主要在方法上：向供應商詢問一項任務完成的完整成本（模型呼叫、搜尋、驗證），而不是每百萬代幣的價格；用自己的業務情境測試大小模型之間的路由；並檢查宣稱的節省幅度在自己的資料上是否成立。關於代理部署的框架，可參閱代理系統。