在金融與量化領域，「算力即權力」早已不是比喻，而是現實。從早期以 CPU 跑回測、到 GTX-1660 入門級顯卡普及、再到 RTX-3090 等級的龐大 CUDA 核心，每一代硬體躍升，都直接改寫了誰能在毫秒級時間內完成策略驗證與風險評估。澤宇聯合發展在系統整合與 AI 應用上深耕多年，見證並參與了這段從「有就好」到「快才贏」的算力革命。
GTX-1660 時代，多數中小型機構仍以單機、單卡進行歷史回測與簡單的因子分析。算力瓶頸讓複雜模型與大規模模擬只能交給雲端或委外，成本與延遲都高。RTX-30 系列問世後，24GB 顯存、上萬 CUDA 核心的 RTX-3090 將「本地端高負載運算」拉回企業機房與工作站，策略迭代從「隔夜跑完」變成「幾分鐘見結果」，決策週期大幅縮短。
算力的躍升，不只是數字變大，而是讓更多團隊負擔得起「即時驗證、即時決策」——從回測、風控到即時報價與 AI 推論，同一張卡就能撐起一條完整流水線。
澤宇在金融與製造業的專案中，反覆驗證了一件事：硬體選型必須與軟體架構、資料流與維運成本一併考量。盲目追求最高規格，往往導致功耗、散熱與採購成本失控；反之，若只省硬體成本而讓關鍵流程卡在算力上，延遲與機會成本更可觀。因此我們傾向「分層算力」：關鍵路徑用 RTX-3090 或同級 GPU 確保延遲與吞吐，其餘批次與開發環境則用 GTX-1660 或中階卡即可，在效能與總體擁有成本之間取得平衡。
從硬體到軟體：算力變現的關鍵
算力再強，若沒有對應的軟體與流程，也無法轉成商業價值。澤宇在整合 Doni AI 與金融模組時，特別重視 GPU 資源的排程與隔離：即時交易與風控優先佔用高階卡，研究與回測則在離峰或專用節點執行，避免互相干擾。此外，從 GTX-1660 到 RTX-3090 的程式碼，我們盡量透過統一介面與設定檔切換，讓客戶在升級或擴充硬體時，不必重寫整套策略，只需調整資源配置即可。
- 分層算力：關鍵路徑用高階 GPU，批次與開發用中階卡
- 軟硬整合：排程、隔離與資源配置與業務流程對齊
- 程式可攜：同一套邏輯可依硬體等級調整規模與延遲
- 總體擁有成本：兼顧效能、功耗、散熱與採購預算
- 未來擴充：預留介面與架構，便於接軌下一代 GPU
「算力即權力」的下一章，將是分散式與混合雲的協同：本地 RTX-3090 負責低延遲決策，雲端則處理大規模歷史回測與模型訓練。澤宇持續在這一條路上與客戶一起迭代，讓每一分算力都花在刀口上，真正驅動金融與產業的數位轉型。