【電腦玩物】回到電腦桌上再工作, 後PC時代 生產力 App 仍需桌面端
【電腦玩物】回到電腦桌上再工作, 後PC時代 生產力 App 仍需桌面端
2012.10.22 | 技能

電腦玩物最近喜歡介紹 行動App ,因為我認為Apps可以帶來許多新的工作利用方式,而且是我們以前尚未仔細研究的應用領域。但這並非表示從此我可以完全仰賴App來工作了, ,我仍然會留待坐回自己的電腦工作桌前才開始進行。

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或許我會在公車上把想到的大綱輸入Android手機,然後在咖啡廳裡 用iPad打好一些草稿 ,但最終要寫成完整的文章,我依然必須真正回到自己的工作桌,才能以最便捷的工具、最獨立的環境,「最好的」完成工作( **** )。

後PC時代,我覺得是手機、平板、桌上電腦(或大筆電)各司其職的時代。後PC是把最重要的PC(這PC可以是windows、Linux、Mac OS)擺在最後面,擔任所有工作的基礎與收尾,而讓行動裝置負擔過程中分段、瑣碎的任務。

也因此,如果說到一個好的生產力App,或者說能有效完成工作的行動裝置,那麼我認為一個根本特質,就是:


不管是使用本身的雲端服務,或是利用 Dropbox 、iCloud等外部同步。生產力型工具必須同時具備好用的App與桌面端,才足以滿足後PC時代工作需求。

行動App與桌面軟體之間能夠更加的無縫銜接,對於現在與未來的工作型態就會愈有效率,這表示你可以善用任何時間、任何地點、任何裝置,「因時制宜」來完成各種不同的工作進度。


我不會想在手機上、移動中,去煩惱工作安排的「管理」事宜,因為這會讓人的生活與思緒變得混亂。

要「管理」待辦清單與工作進度, 我會在「一個固定的時間」進行,並且最好「每天只進行一次」 ,例如每天晚上,在電腦桌上的瀏覽器,打開Google工作表,把明天或未來幾天的待辦任務做一個確認與調整。

其他時間則不要再煩惱任務安排,而是把已經安排好的清單一件一件完成。

那麼手機可以用來作什麼? 手機可以用來「收集」與「提醒」待辦任務 。例如臨時在路上想到需要做某件事情,拿出手機收集到待辦清單的App中(例如可以同步 Google工作表GTasks )。

或是任務設定好提醒,在你回家前會自動發出訊息,提醒你要記得買什麼東西帶回給家人。這些輔助支援,才是手機可以幫我完成的。


Google Calendar 其實不只可以當成日曆,我還可以把會議相關文件、資料附加在行程當中,或是透過日曆顏色的區隔進行比較大區段時間的專案進度規劃。這些操作都是在桌面端進行比較適合。

不只是桌面網頁端的Google日曆才有一些附加功能,其 實是因為當你真的需要規劃時間,應該是在一個專心的環境中 ,進行你未來一個月或幾個月的工作安排,這時候你應該是坐在電腦工作桌前的。

而手機的使用情境,通常發生在會議中臨時要確認一個約會。

這時就可以拿出手機上的 Google日曆App ,對照一下自己有空的時間,並快速添加上一個約會的時間、地點、人物。

手機行事曆的用途主要發生在查詢、添加約會上,而不是管理大範圍的工作進度上。


我雖然在電腦、手機、平板上都安裝Evernote,但並非在三種裝置上進行同樣的工作。

如果要透過Evernote進行 專案管理旅遊計畫 ,或是整理筆記的組織連結,我一定是只會在桌面端的Evernote進行, 因為坐在工作桌前做這些事情最有效率,最不會出錯,產生的品質也最好。

那麼手機上的Evernote能幹嘛?當電腦端的Evernote做好旅遊規劃後,手機就能透過查看Evernote去執行這些規劃。

或者手機端的Evernote也可以負擔收集靈感的用途,行動中有任何發現或想法,可以利用手機立刻收集到筆記本中。

然後, 回到桌面端時,別忘了把這些收集而來的片段重新組織起來。


我很少會在手機上直接回信,或是真的在手機上瀏覽電子郵件。除非,這封郵件真的有十萬火急的重要性。

對我的工作型態來說, 大多數郵件並沒有立即要處理的需求 (否則對方就會直接打電話了),因此,真正處理、管理郵件的工作,依然是回到最便利操作的電腦工作桌上才進行。

但有時候,確實會有郵件真的非常緊急。

這時候手機就發揮作用了,透過手機提示「 Gmail的重要郵件 」(不是提示所有郵件,而是只提示重要郵件即可),然後立刻判斷是不是真的有立刻需要處理的?當然,前提也要是這封郵件真的當下可以處理。

若是真的遇到那種必須當下處理(當下又可以處理)的郵件,才利用手機來完成工作。

也就是說, 手機負擔的是「以防萬一」的功能,是讓我可以主導且確認緊急問題並當下解決的工具 。但是,絕對不是因為手機而讓你被工作郵件纏身。


我會在手機安裝Google Reader的閱讀器App,但這「並非」是為了讓我無時無刻都要立即接收到最新新聞。

我使用這些App的原因只有一個: 打發並利用一下等待時間。

例如我在等公車的五分鐘,我可以打開手機上的 Google Reader ,消化一下「每日必讀」資料夾的幾條新聞,不只原本無聊的時間獲得了利用,也減輕了我回到工作桌上還需要消化新聞的時間。

在手機上安裝Google Reader App,絕對不是要讓手機讀新聞取代桌面讀新聞,絕對不是要一直盯著Google Reader看消息。

真正閱讀新聞、整理資訊、消化內容的工作, 我覺得回到自己的工作桌上,才能以最好效率、最佳品質完成。

而手機可以做的,是透過這些新聞閱讀器,打發與利用零碎時間。


大多數朋友並非是真的需要依賴手機(App)完成工作,大多數人一定都是先有一台桌面電腦(或筆電),而智慧型手機是額外新增的一個裝置。

所以有效、有品質的工作方法,應該是 進行主要工作,而 來處理零碎、臨時的任務。 ****




以上就是我挑選手機上生產力App與桌面工具的條件。

那些突發狀況,很適合用手機App來收集、記錄。但真正的工作解決,仍然是回到桌面端上執行最好

因此,與其說我最近常常推薦App,不如說,我更關注的是那些具有雲端同步功能的App,因為那才能真正成為「不可或缺」的桌面工作的輔助。

轉自 電腦玩物

關鍵字: #數位工具
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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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