愛沙尼亞?矽谷?選哪一個?
愛沙尼亞?矽谷?選哪一個?

歲末年初,有關於未來的思考,你的想法是什麼? 創新、開放、再學習都是一種選擇,也是走進下一個未來產業的唯一通道。

凌晨三點,一壺壺螢光藍的化學藥品倒在水泥地上,隨著滋滋聲響,亞歷克.羅斯(Alec Ross)與其他五位同事賣力清掃音樂會結束後的地上嘔吐物。他們都是低廉的勞工,羅斯是大一暑假的短暫工讀生,其他五位則是中年人,有人曾是礦工、工廠工人,清掃是他們剩下的唯一工作選擇。

創新總帶來新的產業,也帶來新的工作選擇,有些人卻沒有任何選擇。我如今,還可以有選擇,我該如何選擇?讀完羅斯的《未來產業》,憂心忡忡。

誰是亞歷克.羅斯?他曾任美國國務卿希拉蕊.柯林頓的資深創新顧問,也曾在2008年協助歐巴馬競選團隊草擬科技政策,新書《未來產業》頗受矚目,曾為《紐約時報》商業書籍排行榜第三名。到底哪些是未來產業?書中剖析未來20年最夯的產業分別是:機器人、生命科學、數位貨幣、網路安全和大數據。

很深硬的一本書?看這本書時,我憂我愁,有淚有笑,也有震驚。內容列述很多新興公司、案例、實事和新型態科技人,並不深奧難懂,都是羅斯過往擔任美國公職時,因緣際會看盡全球科技圈後的前瞻看法與綜合反思。

Silicon Valley
圖/ Joseph Sohm via shutterstock

出使其他國家時,他說各國政要必定會說:「我們想創造自己的矽谷。」讀此,不禁會心大笑,台灣更是每個縣市首長莫不有此心。他認為打造「下一個」矽谷的祕訣不難,只要能「建立環境優美、設備完善的大型科技園區;裡面有研發實驗室和大學研究中心;提供誘因吸引科學家、公司和使用者;透過產業聯盟與專業供應商相互連結;保護智慧財產與技術移轉;建立有利的商業環境和法令規章」即可。但,最最重要的則是,「必須具備特殊的文化風格和勞動市場特色,勇於打破社會規範,克制政府領導人喜歡掌控的衝動,才能塑造像矽谷那樣富於創新的環境。」

他舉想力爭上游的巴基斯坦為例,男性菁英聰明創新,多數從美國MIT獲得學位,但「九成的婦女都是家暴受害者,且只有四成女性識字」,當社會執著於過往歧視女性的規範,「即使有再多男性取得MIT學位也無濟於事。」書內敘述巴基斯坦女性如何在強暴後還能在縫隙中利用網路創業求生存,讓我淚眼迷濛。

更令人震驚的是非洲盧安達和波羅的海三小國之一的愛沙尼亞。盧安達曾於1994年發生血腥的種族滅絕,80萬人因此喪命。但20年後,羅斯說,「盧安達重新出發並自我改造,以知識經濟為發展核心。盧安達鋪設的光纖網路已超越美國許多鄉村地區。今天盧安達長達1千哩的光纖連結起全國30個行政區。」

Estonia
圖/ ESB Professional via shutterstock

不禁反思,台灣的光纖覆蓋率有多高?1995年,我在工研院參與執行的科技專案就是全島光纖的應用與研發,但不久政策卻轉彎,以ADSL為主。至今全島光纖覆蓋率似乎還是我國的努力目標。

當台灣的選舉還在停留在紙本作業,幾乎十年前,愛沙尼亞就已領先全世界,首創線上國會公民投票,「2007年,愛沙尼亞成為第一個在大選中採用網路投票方式的國家。95%的愛沙尼亞人都在線上報稅──只花五分鐘就搞定。」

更創新大膽的作法是愛沙尼亞提供外國人「電子居留權」(e-residency)。2014年開始,全世界的人都可以成為愛沙尼亞電子居民。由於愛沙尼亞是歐盟國之一,想在歐盟做生意可先成為電子居民,再利用愛沙尼亞數位政府服務中心,從設立公司到驗證電子簽章、簽合約到報稅,「只需花五分鐘」便可完成。

羅斯預期,愛沙尼亞未來幾年之內,將有1千萬電子居民、繳納5億餘美元的稅收。正如有些國家為了吸引銀行存款,打造避稅天堂般,但愛沙尼亞卻是以先進的商務安全系統來招商繳稅。他表示用「未來產業」來創新,比純粹創造財富和增加就業機會,還能發揮功效,各國應該思考如何成為下一個愛沙尼亞,而不要再追問如何變成下一個矽谷。

想要在五大未來產業上發光,就得創新、開放、再學習。現在不是選男性或選女性,左還是右,現在的選擇是要開放還是要封閉?是鼓勵各種觀念和商品自由流通,成為吸引人們前來居住和工作的地方。語言也是未來工作選擇上重要的決勝點,走訪各國科技業後,羅斯認為人人應會兩種語言,「一種是傳統的外語,另一種是技術語言。」

知道嗎?一年將盡,今年到目前為止我看了近60本書(不含雜誌),看完《未來產業》汗涔涔,我想著,明年的新希望應要列下:學學看Python。不是為了當工程師,而是為了能從其中學習到不同的思考方式,好走進未來產業。

關鍵字: #矽谷 #創新創業
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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