【電腦玩物】可不可以不要那麼雲端?面對數位行動工具的隱藏危機
【電腦玩物】可不可以不要那麼雲端?面對數位行動工具的隱藏危機
2012.09.26 | 技能

這是一篇看起來不像是我會寫的文章?

其實正好相反,正是因為我自己非常深入的使用各種雲端服務、行動App工具,甚至到了有點「故意」的實驗態度,所以我對於這些新方法所帶來的可能負面影響也感受特別深刻,或者說,我相信自己比沒有深入接觸的朋友,更能體會雲端工作的優點與缺點。

因此,今天讓我們停下腳步,回過頭,從我個人的經驗出發,聊聊看當我們想要把工作、生活的內容雲端化、行動化(這裡指依賴行動裝置)時, 「必須」面對哪些可能的危機?

這些危機可說必然會發生,當從一個方法轉換到另外一個方法時,一定會帶來好處,也會帶來壞處。我並非因此就會回到以前的方法,而是必須面對這些壞影響, **** --不能對壞影響視而不見,但也非因此就放棄--然後才能真正的活用「新工具」,讓它們幫助我們改善生活,而非箝制生活。

一、專注危機:

明明就在吃飯,對方卻因為手機一直在震動而分心,不時拿起手機查看社群傳來的最新訊息。行動裝置讓網路無所不在, 」無所不用其極的影響著每個人的生活 ,我們從來沒有像現在這樣這麼瘋狂的不斷接收各式各樣的訊息通知。

在未來,數位工具將會愈來愈行動化,這代表透過網路,訊息將可以立刻傳遞到每個人手上;數位工具也會愈來愈智能化,這代表透過分析,裝置可以隨時提供各式各樣我所需要的提醒。

即使,可能是我正專注在做某一件事情的時候?

這些便利的功能,如果沒有好好利用,將會成為我們在工作與生活上最大的「專注危機」。

我自己目前解決這類問題的方法很簡單,我會盡可能關閉手機上的通知功能,絕對不會打開社群的即時通知,可以的話也把郵件之類的通知關閉(參考: 今天開始關閉、移除、視而不見那些新訊息提示誘惑 )。

讓我自己獲得: **** 。

當然,前提就是我不是一個會著迷於想不斷看到新訊息的人。

二、斷線危機:

網路可以讓內容的傳遞四通八達, 但網路本身倒不是那麼的四通八達 。坐在高鐵上如果想利用線上服務工作,就要面對經過山洞與特定路段會斷線的可能。去客戶公司開會,說不定大樓內的收訊就很不好,讓你想要上網即時秀出某些內容卻因為網路連不上而出糗。

更不用說上網本身也是一件很花錢的事情。

如果真的要申辦3G上網,雖然在台灣大多城市鄉鎮裡應該是可以保證有網路了,但這價格本身無疑的是一個大負擔。

雖然我相信網路建設有一天就會像電話、電燈一樣的普及,但起碼不是現在,也一定還會有網路無法到達之處。

如果真的要倚賴雲端工具來工作,像是Google Docs、Dropbox、Evernote、Google日曆等等服務,真的可以做到四通八達嗎?

我目前的作法,就是了解每種雲端工具的 **** 。例如Evernote專業版可以在行動裝置離線編輯(當然如果是攜帶筆電就可以免費離線使用)。而 Google文件可以在筆電的Google Chrome中進行離線編輯 。Dropbox則可以預先下載最重要的文件檔案到行動裝置中離線使用。

三、安全危機:

但是,把自己的重要資料交給這些雲端服務真的安全嗎?雲端工具或許會提供一些幫你保護資料安全的功能,例如 FacebookGoogleDropbox 用兩步驟帳號驗證來防止你的帳號被盜用,

有些雲端服務或許會保證不利用你的內容,例如Evernote聲稱絕對不會瀏覽與分析用戶的筆記內容。

然而, **** 而信任的問題很難有一個終極的、數字化的解答。

所以我自己的解決方法,除了重要資料也會在自己的電腦中定期備份外(例如Evernote、Dropbox本來就會把檔案留一份在本機,而facebook、Google也有匯出資料的功能)。

這些最重要的雲端服務,最好使用單獨的帳號密碼分別管理,以免一個被盜,其他都遭殃(我利用單機的 KeePass 管理這些帳密)。

而我所選擇的雲端服務到底是不是正人君子?還是偽君子?有時候確實也成為午夜夢迴時的小小惡夢。但終究這樣的雲端工具是更加方便的,而這些資料其實也不到絕對機密的程度(畢竟不是在研發iPhone 6)。

四、浪費危機:

雲端工具、行動裝置理論上應該是要幫我們節省時間、精力、資源,讓工作與生活更加順暢才是。 也很有可能反而成為浪費的源頭。

例如,買了一台非常高價的智慧型手機,但平常的用途只有上網、聊天與玩遊戲,而這樣的需求,一台中低價位的智慧型手機就能解決。或者,申辦了吃到飽上網,結果回頭一看,自己每個月的網路使用量根本只有不到1GB?

回到前面第一個話題,同樣是餐廳裡的情境。

當美味的菜餚端上桌,立刻拿起手機拍下照片,但這樣似乎還不夠,心裡總是好想把照片上傳到社群打卡分享,但更令人煩惱的是,我在玩的社群還不只一個?臉書、相片社群、地點社群?選擇非常多,非常簡單,但也因此無法專注在一個單純的事情上面:當然,這當下最重要的事情其實是享受美食。

各式各樣雲端工具都非常新鮮有趣,每天不斷的嘗鮮,是不是浪費太多時間在「玩工具」,而不是真正「利用工具解決問題」?(參考: 讓電腦工作變快!10個我常用的免費系統效率優化軟體

新科技看起來很新潮,人難免會想要追求流行,但拿到一個大工具之前,是否有回頭想想看自己真正的需求?有時候是不是選擇一個剛好滿足自己需求的方式會更好?

雲端、行動工具五花八門,每個功能都很便利,每個都很好玩,每個似乎都能解決我的部份需求,於是我每個都想試試看。

久而久之,你會不會感覺自己好像必須變成千手觀音,要在好多工具、好多社群裡面跳來跳去,處理許多不同的事務、內容,不僅如第一點所說的造成專注危機, 也讓自己更加沒有效率。

我自己解決這個問題的方法,就是必須懂得捨棄( 數位斷捨離整理術,四個清理軟體無法幫你清掉的垃圾 ),學會為自己畫下一條界線。

這條界線告訴我:不要著迷於追逐新工具, 更加實在?

五、身體危機:

最後,不只是心靈上、思想上的可能危機,或許更加直接的,是過度依賴電腦、行動裝置時可能產生的身體影響。

在昏暗的車裡長期使用手機造成的眼睛疲勞、總是低頭打字可能造成的背部傷害,或是久坐電腦前造成的各種肌肉問題。

我還記得以前瘋迷打電動時,曾經造成的手腕傷害。

任何事情過度都不好,數位工具當然也是,但解決方法也很簡單,例如IPAD帶來了一些新的使用動作的改變,我相信未來的數位裝置也會愈來愈體貼人的身體。

而理所當然的, 適度的運動與休息永遠都是必要的 ,不管有沒有使用數位工具,都應該如此。

轉自 電腦玩物

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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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