環保議題~為什麼他們不願面對這個真相?
環保議題~為什麼他們不願面對這個真相?
2008.04.23 | 科技

**一、環保議題、全球暖化是全球關注的議題
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自從1972年<聯合國人類環境會議宣言>(一般簡稱斯徳哥爾摩宣言)宣告人類與環境的觀念連結、達成「我們只有一個地球」、「人類與環境是不可分割的共同體」的共識後,環境保護議題正式被世人所關注,爾後1987年<蒙特婁議定書>、1992年<里約宣言>與<聯合國氣候變遷架構公約>、1997年<京都議定書>(2005年正式生效)、2002年聯合國永續發展世界高峰會…等,在聯合國的架構下,世人透過國際合作與國際條約的方式,進行CO2的減量、減緩排放傷害臭氧層的有害氣體…等工作,以減緩全球暖化的持續惡化。
由美國前任副總統艾爾高爾(Al Gore) 主演、探討氣候變遷的的紀錄片「不願面對的真相(An Unconvenient Truth)」(註一),更是在2007年奧斯卡金像獎中獲得「最佳紀錄片」。就台灣而言,在<京都議定書>通過之後,雖然台灣並非聯合國會員國,因此可能不會因為違反<京都議定書>而受到聯合國的直接制裁(註二),但是基於本身出口需求(避免將來被如歐盟等國的抵制)以及身為國際社會成員所應該負起的責任,台灣在1998年即召開<全國能源會議>,並在近幾年在減少汽機車廢氣排放量、鼓勵綠色產業政策等方面進行改革。

**二、環保議題:說的比做的還多
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從以上看來,全世界(包含台灣)都已經非常重視全球暖化以及環境生態破壞日益嚴重的問題。然而深入研究,我們卻發現真正問題是:人們並沒有真正落實到環保的行為,環保對許多人而言,只是一個口號,而不是一個行動。例如我們可以看到在高爾受到贊譽的同時,也被報導「家中一年瓦斯電費近百萬,是假環保」。(註三)而在<天下雜誌>於369期(2007/04/11出刊)的封面專題報導「台灣,不願面對的真相」中表示,據統計臺灣從1990-2004年CO2排放量成長111%,是全球28%的近4倍;台灣每人排出的CO2是全球的3倍,而台灣每創造百萬美元的GDP,所生產的CO2的量也與中國等比我國落後的國家相似,而遠高於日韓等國。(註四)

**三、為什麼不願面對這個真相
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再者,從2007年版E-ICP東方消費者行銷資料庫也可以發現「環保是一個大家都贊同與關注的議題,但是無法落實到實踐」。例如我們將「具有環保意識者」設定條件如下:
.我在消費時,會優先選擇環保或不傷害環境的產品,且
.我拒絕購買過度包裝的產品,且
.我擔心人類的過度消費會耗盡地球資源,且 l為了減少空氣污染,我願意多騎腳踏車或搭乘大眾運輸工具,且
.我對地球生態與環境永續的問題感到憂心
在這個條件下,「具有環保意識者」與全體相較,可以發現以下特性(如圖一):

具有環保意識與全體相較之下,在生活態度上的差異

1、絕大多數的消費者具有環保意識(粉紅色區塊):例如全體高達82.7%認為「我擔心人類的過度消費會耗盡地球資源」、80.1%認為「我對地球生態與環境永續的問題感到憂心」、76.7%認為「我拒絕購買過度包裝的產品」。而對於「具有環保意識者」而言,更是在「我在消費時,會優先選擇環保或不傷害環境的產品」、「我拒絕購買過度包裝的產品」、「我擔心人類的過度消費會耗盡地球資源」、「為了減少空氣污染,我願意多騎腳踏車或搭乘大眾運輸工具」、「我對地球生態與環境永續的問題感到憂心」有高達100%的認同度(這是設定條件)。
2、環保與物質需求的衝突關係(黃色區塊):雖然絕大多數的消費者具有環保意識,但是不表示他們可以落實到實際行為。以全體為例,57%者認為「與其把舊的東西拿去修理,不如買新的」,46%以上認為「我經常更換日常用品的品牌,以追求新鮮感」,42%以上認同「流行的產品即使有一點不實用,我還是會考慮購買」,40%認同「通常我的朋友還在考慮是否要購買新科技產品之前,我就已經在使用了」。可見雖然多數消費者都認為應該要環保,但是在實際生活中,對於物質的需求與實際的消費行為卻往往遠超過其基本需求,而不環保的一個很重要的因素在於現代人對於物質的需求日增,導致過多的生產產出過多的廢氣。因此可看出對多數消費者而言,雖然重視環保,但是他們過多的消費與物質需求卻跟促進環保的目的相衝突。
3、「越是重視環保者對物質需求越多」的矛盾:更有趣的是從圖一可看出與全體相較,「具有環保意識者」在「與其把舊的東西拿去修理,不如買新的」、「我願意購買貴一點但具有特殊風格的產品」、「我經常更換日常用品的品牌,以追求新鮮感」、「流行的產品即使有一點不實用,我還是會考慮購買」、「通常我的朋友還在考慮是否要購買新科技產品之前,我就已經在使用了」等這些面向的比例均明顯高於全體。可見對於那些自認為很環保的人,他們的消費行為可能卻是跟環保目的相違背(環保的第一要素就是要減少不必要的生產與消費,以減少產生廢氣)。

由此可看出,在環境保育上,為什麼「不願面對這個真相」,並非是因為沒有意識到環保的必要性,而是當環保與自我的物質需求相衝突時,多數消費者(可能包含你、我)選擇採取犧牲環保而滿足自我需求的行為。這個行為,不管是有無意識,皆已經對環保產生不利的影響,並可能是推動環保一個難以解決的障礙。

註一:更詳細的資料請參考http://tw.movie.yahoo.com/mstory.html?t=movie&id=1867 。
註二:依據國際公法原則,任何國際組織所制訂的國際條約,原則上僅對締約國或會員國有效。除非該國際條約(如<京都議定書>)透過爾後各國「一致且長期」的國際實踐,成為對所有國家都有拘束力的「國際習慣法」,才得對非締約國或非會員國產生拘束力,否則對於非締約國(如台灣)不生拘束力。
註三:奇摩知識區,http://tw.knowledge.yahoo.com/question/article?qid=1707032607280 。
註四:「台灣,不願面對的真相」系列專題,天下雜誌,第369期,2007/04/11,頁100-129。  

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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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