回收舊手機創造出新價值
回收舊手機創造出新價值
2009.04.01 | 科技

算一算,你家中堆了多少支舊手機?根據諾基亞委託一○四市調中心所做的調查顯示,全台灣約有六成五的民眾會將用過的手機閒置在家中,更有高達七成的人不知道手機可以被回收再利用。而抽樣樣本中居然有高達八八.六%為大學以上的教育程度,可見手機回收在台灣根本就是個不被重視的冷議題。
「如果有廠商肯出面帶頭做,絕對會引起國人的重視,並且改變過去輕忽的態度,」環保署資源回收管理基金會管理委員會組長曹芝寧指出,先前由於這一塊並沒有知名品牌大廠的參與,使得手機回收被眾人忽視,其實手機裡的金屬物質有許多是可以被重覆再利用的,不應被藏於家中或是隨意丟棄。
「消費者不知如何去處理這些東西,第一個他沒有回收的概念,第二個即便有,也不知道該如何回收,這其實是我們碰到最大的課題,」前台灣諾基亞總經理,三月一日後調任諾基亞大中華區與韓國零售業務總監的程宗楷就很坦白地表示,除了教育消費者要有手機回收的概念外,業者在開發產品時,例如材質的選擇,也必須納入回收的考量,雙管齊下才能真正落實回收的意義。

**啟動回收機制
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「諾基亞從二○○一年就開始陸續針對手機回收作業,做內部流程的設計與管理建置,那時的回收點只有在直營維修中心與旗艦店,當時全台不超過十個點,」程宗楷指出,由於先前的試作,讓台灣諾基亞有一個很好的回收處理經驗,這當中對於相關的法令規定,以及如何與諾基亞全球回收運作配合,都從中得到很寶貴的經驗。
經過這幾年的默默耕耘,從二○○九年一月起,諾基亞擴大在全台灣六十四個行動體驗館與三家旗艦店內,開始啟動回收服務。「因為我們已經有一定的通路規模能向大眾宣導,可以開始處理手機包括回收及回收再利用的機制,」程宗楷不諱言,現在是真正可以告知消費者該採取行動的時候,「所有品牌的手機、零配件我們都收,不只是諾基亞的手機而已,因為我們已經準備好了。」
至於這些透過回收而來的手機,諾基亞如何處理?「因為回收、處理、再利用需要有政府核頒的特殊執照,這並不是諾基亞的Business,」程宗楷表示,會有一個經過政府與諾基亞認證的企業來處理這些廢手機,透過海運的方式送到新加坡去做分解再利用。而全亞洲區的諾基亞回收手機,都是按照同一流程來處理的。
事實上,街頭林立的各通訊行,在法規上屬於販售無線通信器材的零售業,本來就應該負起設置資源回收設施的義務,但這方面一直不見有手機品牌業者跳出來做。
「諾基亞願意率先帶頭做,而且又願意投入宣傳資源,將有助於讓一般民眾了解手機回收的必要與重要性,」曹芝寧表示,身為全球第一大手機製造商,諾基亞表現出作為產業龍頭業者的擔當。

**回收會有回報
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許多人都認為憑空建立一套回收機制不僅花錢又出力,而且諾基亞還幫別人的產品也一併回收,在不景氣中,這筆錢是否花得值得?「如果把眼光放遠,這其實是一個值得投資的長期策略。首先,當我們把綠色環保的概念放進產品裡,就可以避免設計出對環境與消費者會造成危害的產品;第二,透過這種概念的導入,將會創造出許多大小不同的正向回饋,雖然回收的需求並不明確,但我們的確看到更多新的領域,亦可以創造更多新的商機,」程宗楷說。
此外,回收所建立的環保形象,其實對品牌的價值是一個新的元素。程宗楷表示,過去品牌的價值很多元,可以是信賴的品牌、有設計的品牌,這些都是過去消費者選擇產品的原因之一,而現在則是多了一個項新的取捨標準:環保。
「建立回收機制,能讓品牌形象提升至另一個層次,增加消費者使用產品的價值感與認同感。因為現在的消費者在購買電子產品時,都有這樣的概念:我今天購買的產品不要對我的下一代造成負擔與危害,而這正是我們所重視的,」程宗楷認為,短期建置回收系統的確得支出一筆不小花費,但消費者在購買產品的過程中,可以感受到諾基亞希望傳達的綠色關懷,從長遠的品牌經營來看,絕對可以獲得更高價值的回饋。

 

每回收一支手機,意味著可回收
塑膠 45%
銅 20%
鋁、金等其他金屬 20%
陶瓷 10%
其他非金屬 5%

 

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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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