創意人檔案1~詩意筆觸造就影像魅力|數位時代 BusinessNext

在廣告導演彭文淳幫故宮拍攝的新形象廣告《Old is New》中，台灣創作歌手林強穿上古裝，以河洛語吟誦宋代黃庭堅的《花氣薰人帖》，輔以電子音樂與多媒體影像，成功演繹了傳統藝術的現代精神。
從早期著名的左岸咖啡、中期白蘭氏雞精廣告中跳踢踏舞的女孩，到最近東森購物台廣告中捧著鮮花的裴勇俊，彭文淳的作品有一般商業廣告少見的「詩意筆觸」，不只是構圖美，他還能在短短的幾個鏡頭中，呈現出精練準確的意念。
彭文淳獨特的創意風格，來自他的文學素養，因為一般美術專業出身的導演，是用圖畫來寫腳本，他卻多以文字來敘述腳本。彭文淳大學時期愛讀文學、寫小說、看電影，涵泳於文字與影像之間，造就了他魅力獨具的影像風格。
初入廣告界時，他還無法純熟地運用這兩種截然不同的意念，讓他吃足苦頭，剛入行時實驗性質濃厚的提案被客戶譏為「不像廣告」。廣告界沒路走，彭文淳在九○年代轉去拍ＭＶ(音樂錄影帶)，沒想到他詩意的影像風格備受音樂界歡迎。彭文淳自己掌鏡，將文字意象轉化為影像概念，像張雨生的《帶我去月球》、張艾嘉的《愛的代價》與孫燕姿的《The moment》都是代表作。
經過磨練以後，彭文淳重回廣告界，很快便獲得肯定。一九九六年的「中國銀行」系列作品，是他跑遍青海、內蒙、新疆、黑龍江等地，花了八個月的時間，以極低的預算拍攝出《黃土地》、《紅高粱》電影裡的磅礡氣勢。這系列廣告一共有四支，透過ＣＮＮ播放後引起迴響，更頻獲國際大獎，奠定彭文淳在廣告界的地位。
年過四十的彭文淳，對於電視廣告為了迎合男女老少必須「簡化再簡化，幼稚再幼稚」的操作模式，感到不耐。二○○四年，他花盡積蓄，為上海一群跳爵士、踢踏舞，具有旺盛生命力的年輕舞者拍攝黑白紀錄片《歌舞中國》。這部紀錄片開場的獨舞，被譽為足以列入影史上最撼人心弦的舞蹈畫面之一，也是二○○五年金馬獎最佳紀錄片、最佳攝影與最佳剪接的入圍影片。
彭文淳不諱言，所謂風格，從創作角度是意念的抒發，從市場角度則是商品差異化的來源。但做為一個創意人，彭文淳追求「影像的氣味」，因此他對意念的抒發遠高於商品策略的追求。

＊彭文淳profile
年齡：42歲
現職：淳電影工作室負責人
學歷：文化大學外文系畢業
經歷：
1988拍攝第一部廣告
1996「中國銀行」系列作品，透過CNN播放後引起熱烈迴響
1999名列全球第14位得獎廣告最多的導演
2005以紀錄片《歌舞中國》，獲得第五屆華語電影傳媒獎之「最佳新導演獎」
2006以故宮形象廣告《Old is New》獲得美國「繆思獎」的推廣宣傳類金牌

＊彭文淳作品－故宮形象廣告
宋代黃庭堅的墨寶飛揚在數十台液晶電視裡，巧妙融合傳統與高科技。

＊創意修練心法－酷愛村上春樹，每天7點準時開工
彭文淳的敘事風格，有日本作家村上春樹的味道。他作品中乾淨俐落的場景，與村上春樹簡單深刻的文字相類似，都是以意境巧妙呈現出角色在當下的狀態。彭文淳自己認為，村上春樹的語體非常像廣告腳本，是他初始寫作的師法對象。讓彭文淳擁有源源不絕創意的關鍵，是「廣告圈的公務員」心態。彭文淳每天早上7點就開始工作，讓自己保持良好的生活習慣與體能狀態，這點與村上春樹也十分類似。另外，他也從暢銷小說家史蒂芬金（Stephen King），以及獨立電影導演賈木許的創作歷程中，學到嚴謹規律的工作歷程，這讓他的作品維持一定的質與量。

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。