在緯創的尾牙上，董事長林憲銘花很長時間，講一件不像生意的事：「送算力。」原來去年啟動的「算力捐贈計畫」，規劃提供100萬小時GPU，沒想到半年內用掉逾120萬小時，他當場再加碼，下半年再送120萬小時，全年合計至少240萬小時，若以雲端GPU租用市價粗估，接近新台幣4億元。
記者好奇，對一家以製造聞名的代工大廠來說，為何要把這麼多算力交到別人手上？答案，藏在申請名單裡。
從藥物到基因分析 生技業成了算力大戶
林憲銘透露，通過審核的案子中，近6成來自生技醫療相關新創。這個比例，連緯創內部都感到意外。從藥物篩選、蛋白質結構預測、基因資料分析等，這些聽起來離「電子代工」很遠的領域，卻是當前最吃算力的應用場景之一。對許多新創與學研單位來說，真正的門檻不是點子，而是算力買不買得起。
當需求一口氣湧上來，算力不再只是IT預算，變成創新能不能起跑的門票。如果只看表面，送GPU小時數，像是一筆不小金額的公益支出。但拉開視角，這更像是一個用資源換位置的策略。
緯創不只捐算力，也投資新興雲端服務供應商（Neocloud）GMI，並與相關夥伴合作建構算力平台。這意味著，公司想參與的，不只是「賣設備給誰」，而是誰在用算力、用來做什麼。在AI時代，真正決定應用能不能長出來，除了模型，還有誰握有可持續的運算資源入口。
把算力當入場券 緯創走進生技生態系
生技產業的特性，正好說明這個策略的價值：研發週期長、失敗率高、每一步都要燒錢與燒算力。對多數團隊來說，算力是成本天花板；天花板不打開，應用就飛不起來。
林憲銘的觀察很直接：當近6成需求集中在生技，代表台灣的AI應用，真正的瓶頸不在硬體製造能力，關鍵在能不能撐起長時間、高密度的運算需求。換句話說，這不是短跑，而是馬拉松。
把算力放出去，對緯創而言，也是一種角色的轉換。過去，緯創站在供應鏈的一端；現在，往應用生態系的節點靠攏。當新創與學研單位在這個平台上訓練模型、跑模擬、驗證假說，緯創從旁觀者變成參與者與基礎設施提供者。這讓緯創不再只跟著客戶走，而是能更早看到：哪些應用正在成形、哪些需求正在發酵。
在AI走向「1.5波」基建期後，硬體不再只是賣多少，誰能卡在長期運轉的節點？算力，就是其中一個最關鍵的節點。緯創用捐贈與投資，把自己放進這個節點裡，等於提前卡位應用端入口。未來，不論是生技、製藥、材料科學，還是其他高運算密度產業，只要需求擴大，這條路都會回到算力與平台。
當外界還在用「賣了多少伺服器」衡量AI產業時，緯創已經在想：誰能讓這些算力持續被用下去。送算力，看似把資源往外丟；實際上，卻是把自己，放進下一輪應用浪潮的起點。對緯創而言，這不是慈善，而是一張通往未來生態系的門票。