四個App讓出差行程更有趣|數位時代 BusinessNext

這年頭誰的手機裡沒有塞滿各式各樣的應用程式？其中尤以指引路線的應用程式最多。在這麼多的選擇中究竟哪個應用程式最符合商務人士出差的需求？

以下四個應用程式可能已經在你的手機中儲存了很久，或是你看過科技網站介紹它，但只有開始使用它們才能對你的旅行產生實質幫助，畢竟出差首重效率，有了這四個小幫手，你的商務之旅可以更方便、輕鬆。

一、Packing Pro

打包是開始一趟旅行前最重要的工作。面對現實吧！沒有什麼事情比長途飛行後，進了旅館才發現你忘記帶牙刷更討人厭。

Packing Pro是一個讓你把所有旅行所需用品都齊備列出的應用程式，它不止有記事本的作用，這個應用程式提供使用者各種類型的必需品清單，以及多種可能情境的清單範本，範本還能依據旅遊人數、目的地氣候及旅遊路線做調整。

此應用程式支援iCloud，所以不管在哪個平台的裝置都能同步後使用。免費版本功能會受限，付費版本下載價格為2.99美元。

二、AllSubway

出差時，在各個地區間往返往往有出租車服務，但在尖峰時間卡在大城市的車陣中可不是好玩的事。

AllSubway是一個讓你迅速成為全球151個地鐵系統達人的應用程式！地圖都以色彩標明索引，並按字母順序排列，還能將地圖放大或縮小，使用介面相當容易上手。

最重要的是就算你沒有網路連線也能使用這個應用程式，就算在收訊不好的地鐵站裡也不用擔心無法連接系統伺服器；而當手機能上網時，可以透過這個應用程式連結官方網頁。

若你願意支付99美分，這個應用程式還能提供你最近更新過的城市地圖。

三、LocalEats

當你第一次來到陌生的城市，要找到好吃的食物並不容易，待在飯店吃客房服務或速食又有點可惜，到底該怎麼在初來乍到的地方找到會議過後能和客戶或同事解解饞的好地方呢？

LocalEats是一個精心製作的飲食指南應用程式，只精選美國與其他幾個地區非連鎖餐廳的私房美食，包括美食評論家的選擇、平價美食或素食餐廳，使用者能以地點或地標來搜尋餐廳。

這個應用程式還提供「離我最近」的餐廳搜尋功能，透過手機的GPS定位找出方圓百里內的好餐廳。

使用者選好餐廳後也能直接透過應用程式訂位或叫計程車前往，應用程式中有時還提供折價優惠券。

LocalEats在iTunes下載價格為99美分，並且時常更新。

四、Triplingo

多數的旅行應用程式都著重於娛樂性的旅行或國內旅行，但如果你是一個常常出差的商務客呢？不論是去北京或德國，國際商務旅客的旅程常有些限制，其中最令人頭痛的就是語言隔閡。

Triplingo就是一個高度客製化的私人翻譯，在打開應用程式時需選取旅行目的、常用對話、是否需要與當地人互動等自訂項，根據上述需求，你可以事先學好幾個常用語。這些常用語會被寫在螢幕的字卡上，並根據正式用法到日常用法列出各種表達方式，讓使用者也能假裝是當地人！

而這些俗諺的用法都是透過回饋機制由使用者貢獻的。

目前Triplingo涵蓋14種語言，每種語言收費9.99美元，亦在Android與Nook上架。

出自Mashable

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。」

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。