【Mr.6】高達64%的上班族習慣偷偷看影片,請老闆開始順應「多工習慣」趨勢吧?
【Mr.6】高達64%的上班族習慣偷偷看影片,請老闆開始順應「多工習慣」趨勢吧?
2011.09.13 | 人物

大家知道,現在上班族坐在辦公桌可「不一定在上班」,看起來正襟危坐在座位上其實可能正在用MSN和朋友開一場線上虛擬派對,這是老闆或公司一直以來的「痛」。

上星期,我們提到「iPad入侵辦公室」,更是下一個「痛」,而這週再看到另一篇文章(另一篇請見此),提到又有另一個東西「入侵」辦公室了──

根據2011 Harris Interactive Poll的市調找來2500位美國的上班族研究,發現有高達64%的美國上班族,會習慣性的在上班時間「看影片」,其中男性高達53%,女性則為34%,相差了二十個百分點(不知道為什麼)。

他們看的影片什麼都有,其中前三名是:第一名:新聞影片!第二名:公司影片!第三名,才是朋友寄來的病毒式的網路型的爆紅影片,從這個市調可以發現,大部份的人並沒有固定到YouTube去抓影片來看的習慣,他們的習慣是固定去看新聞的影片,以及觀賞公司相關的影片(比方說TED會議,公司主管寄過來給同事看;或是某一支產品的電視廣告,寄過來和同事分享)。

有趣的是,辦公室真的都可以看影片嗎?

顯然不是

這個市調還「順便」問了兩千多位受訪者,問他們怎麼「遮遮掩掩」?結果,竟然高達63%的受訪者表示,他們「偷偷」看影片,都是另外拿著一個平板電腦,或智慧手機,或某種播放器,放在桌子不顯眼之處,可能是外面看不見的桌子角落,或者在桌下!我想,這可能是因為大家會怕影片帶來的流量恐怕讓公司的網路明顯變慢,所以MSN、Facebook敢透過公司電腦玩,影片卻得「另外自己準備」。這個市調順便舉出,有高達75%的上班族,在上班時間使用智慧型手機幹一些和工作無關的事。

看到這消息,我可能要預測,辦公室「全面崩壞」的可能性已經來臨!

一直以來,有些公司會禁止員工使用特定的軟體,一開始,有些公司讓你不能上Yahoo!或Gmail,只能使用公司的郵件收發信;有些是禁止MSN,不能上Telnet(PTT),這些公司在社會裡好像非常的鳳毛麟角,很是少見,每當有員工和其他人透露,都是一口哀怨,沒辦法,加入了一間規定特別嚴格的公司,其他人也對他抱以同情的眼神……。但,自從Facebook出來,大量遊戲開始使用,更多的公司(尤其是金融業)因為安全理由不准員工使用Facebook,突然間,更多的辦公室加入了「不准員工」的名單。當時我就感受到,這樣「擋得住嗎」?現在有智慧型手機,在技術上,想擋也擋不住了!

問題是,不擋,可以嗎?接下來要入侵的是大量的影片。昨天我試看壹電視,發現裡面非常精彩,我就下載了APP,以後在車上大概就會一直不斷的看新聞了;我一直不斷的看新聞,走到辦公室也會繼續的看、繼續的看……。而且影片比Facebook還厲害,你說,Facebook看個最新狀態、按個讚、留言幾句話,不致於浪費多少時間;MSN也是一種工作上交流的方法,但是,影片呢?人類是很自然的喜歡看影片,晚上可以躺在沙發上一看就是二小時,那麼在辦公室,也可以一看就是5分鐘,一看再看、一看再看,時間都浪費掉了!

老闆應該都要跳腳了!

怎麼辦?

其實,慢慢的,老闆應該要理解,員工看影片,不是想打混,這,應該要算是現代人的「多工習慣」──

什麼叫「多工習慣」?想想,就算是在家裡,你要拿起電話和家人道聲晚安,你會直接拿電話打?還是會先把電視開起來,然後,一邊看電視,一邊講電話

當你到超商買了一碗宵夜,想好好的吃一頓,這時候你會直接坐在餐桌悶悶的吃,還是會跑到電腦前面,打開電腦,一邊看電腦一邊吃宵夜

與其說是「入侵」辦公室,不如說,這些東西早就已經全面的入侵了一個人的「生活」。員工在辦公室看影片,不是想趁此機會打混,而是他已經沒辦法了,必須要這樣多工的做事情才可以,甚至,沒有電視的聲音,他或許還無法快樂的快活的工作呢!

因此,老闆在心態上必須網開一面,要體諒員工在上班時間做很多事情,是因為他們已經進入了「多工習慣」的時代──

不過,也因為是多工運算,公司雖然不應該禁止這種「習慣」,但是工作的loading也是不能少。照理來說,以多工原則來看,這樣的工作環境,應該是可以更努力的做事才對!

一邊工作,一邊休閒,多工的時代,能夠做更多工才對

下一次,你看影片被老闆抓到,或許應該反嗆回去:「我看5分鐘影片,多做10分鐘的事!不信你看!」歡迎來到「多工習慣」新時代,一昧禁止已經無效,誰也抵擋不了這麼多,乾脆順應它吧。

出自Mr.6

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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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