【MMDays】用寫程式改善政府效能，台灣辦得到嗎？|數位時代 BusinessNext

在美國求學時，我曾經在美國國慶日的時候，到 San Jose 看國慶煙火。附近居民扶老攜幼，拿著板凳把公園擠得水洩不通，美國國慶煙火不分地點，大家都愛看，很多人也順便從家裡帶來準備好的食物就地野餐，或是到旁邊的園遊會攤子，買一些食物就這樣吃了起來。然而，最令我印象深刻的，不是漂亮的煙火，而是散場後讓我感到驚訝的一個景象：一個黑人家庭，屁股大到坐飛機時需要買兩個機位的黑人媽媽，大聲喝令旁邊跑來跑去嬉鬧的小孩子，要他們把周圍的垃圾收拾好、撿起來丟到垃圾桶，然後我就看著這個黑人家庭，一路撿垃圾、一路走回家，他們撿的大部分垃圾都不是他們自己製造的。而他們走回去的那條路，被他們撿得乾乾淨淨，不需要其他人再打掃。

這才是教育。

我曾經開玩笑地跟身邊的朋友提出一個隨便想到的 idea：想要系統化的評量人民的公德心，應該可以看一個簡單的指標：「下水道蓋子旁邊的煙頭數量。」每年做個抽樣統計一下就知道了，然後我還取了個名字叫「煙頭指標」。不過講歸講，其實也只是揶揄一下那些亂丟垃圾的人。

會想起這個故事，是因為前幾天我在 TEDxTaipei 上面看到一個很棒的演講： Jennifer Pahlka：如何用程式打造更好的政府？

這是一段不過短短 12 分鐘的演講，內容是說 Jennifer Pahlka 發起的一項計畫「 Code for America 」，這個計畫每年邀請一些科技人士及才華洋溢的設計師，請他們休假一年，這段休息期間去他們最痛恨的「政府」做事，讓他們在政府部門開發應用程式，探索一些改善社會、改善政府效能的可能性。

演講中舉出一個例子：去年 2 月波士頓大雪，把消防栓都埋住了，當地政府對此毫無作為，眼睜睜看著一支支消防栓被大雪掩蓋。所幸，此時 Code for America 正好有一個團隊在波士頓政府做事，於是開發了一個 app，讓使用這個 app 的人可以去「認養消防栓」，認養的意思是說：如果你的消防栓被雪埋住了，你願意去把它挖出來，你甚至於可以為你的消防栓取個名字。這個 app 非常容易撰寫，上線後也如星火燎原般地擴散。遠在夏威夷的一個政府 IT 部門員工注意到了這個 app，立刻把同樣的 idea 應用在當地的「海嘯警報器」上面，讓當地的人去認養和維護海嘯警報器，確保居民的安全。西雅圖政府也如法炮製，利用同樣的 idea 讓當地居民去清理堵塞的排水孔。

一個小小的 app，竟然發揮了這麼大的效用。

Code for America 因此是一個很棒的行動計畫，這群人想要透過網路、透過 app、透過鍵盤，改善自己的國家和政府，而且他們已經有成功的故事。台灣也有有志之士，發起了類似的 Code for Tomorrow 計畫。不過比較令人憂心的地方在於，我發現到，這個行動計畫成功的重點不在政府，而是在於人民的素質，所以我想到了文章開頭的故事。內心疑惑著：「台灣人究竟願不願意以這樣的方式來維護自己的公共環境？然後改善政府效能？如果台灣人平常連維護公共環境的公德心都沒有，類似的行動計畫是否死路一條？」

到「 Google 搜尋滿地垃圾」，就馬上可以發現台灣人的公德心還有很大的進步空間：演唱會、燈會、跨年晚會 … 每次留下來的都是堆成山的垃圾。

美國人看到自己的國家快爛了，會開始反省，如何改善自己的社會、以及改善自己的政府。台灣人看到自己的國家快爛了，會趕快想辦法去當外國人。

這就是最根本的差異：人民對於自己的國家沒有向心力，凡事先以自私自利為出發點，導致環境的破壞、利益團體的惡鬥、以及癱瘓的政府。

當美國已經想到以「軟體」結合「公德心」來改善自己的社會和國家時，台灣剛好兩個都比較缺乏。所以我認為台灣要迎頭趕上這波「用軟體和網路改變政府」的熱潮，還有很長的一段路要走。台灣的軟體產業不發達，軟體從業人員的薪資比起硬體廠商的薪資差了不少，能夠發揮的舞台也很有限，這也連帶造成這些軟體從業人員得先考慮找到工作、填飽肚子，而不是先考慮參與 Code for America 這種富有理想性的行動計畫，很遺憾，馬斯洛的需求理論在這裡同樣適用。但是我依舊衷心地希望 Code for Tomorrow 能夠像 Code for America，在社會中發揮一些正向的力量，雖然沒有公德心的人，腦子不可能一天就被清洗乾淨，但是身為與網路一起長大的世代的一份子，我還是相信「軟體」和「網路」終將扮演改善我們社會的重要角色，雖然台灣起步很晚，但是並不絕望。

也希望台灣政府能深切瞭解到，「軟體」和「網路」正以不可思議的方式和力量在改變整個世界，軟體與硬體不同，不但變換無窮，對於社會造成的效應也有許多不可預測的特性，而相信以台灣人的創意，如果有一個良好的軟體產業和網路環境，絕對可以用非常快速和低成本的方式，發展出一些令人意想不到、但是卻讓我們社會更好的強大力量，如果政府能增加投入在軟體產業和網路環境的資源，把對於傳統電子產業的關愛，移轉一些些到軟體產業上，不僅產業可以轉型升級，連帶著社會也可以獲得改變，甚至於最後也回過頭來改善了政府的效能。

我們絕對需要一股這樣「軟性的力量」，來改善社會。

出自 Mr./Ms. Days (MMDays)

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。