【電腦玩物】無紙化工作方法,不「紙」數位化,還需行動化雲端化
【電腦玩物】無紙化工作方法,不「紙」數位化,還需行動化雲端化
2013.01.08 | 技能

前幾天去看了迪士尼最新的動畫電影「無敵破壞王」,電影開場前插入了一段復古風格的短篇動畫:「紙上談情」,劇情描述了男生如何利用辦公室裡堆積如山的紙文件,以及和女生之間巧合留下唇印的那僅此一張的白紙,折成紙飛機來找到真愛。這是紙的意義,透過紙張獨一無二的存在感,寫在紙上後那不可複製性的真實筆觸,傳達出收藏與回憶的價值。

這是紙的情意,而 「無紙化」要講的不是捨棄上述紙的情意,而是盡可能採用 無紙化的工作方式 ,你總不可能對自己辦公桌上那堆積如山、難以整理的紙報表、紙收據、紙便利貼也充滿情意吧?

就在 2013 年的一開始, Google Drive 與一些其他雲端工作服務推出了一個叫做「 Go Paperless in 2013 」的活動網頁,讓你填寫郵件,每個月就會收到一份月刊教你怎麼進行無紙化的工作,並宣稱這將會幫助你「 節省金錢 」、「 節省時間 」,也「 節省樹木 」的砍伐。而所謂的無紙化工作,就例如我之前寫過的 利用 HelloFax 進行雲端傳真 ,或者 利用 Google Drive 進行內容協作

無紙化不是未來式,我們早已在數位工作時代

事實上,現在絕大多數人的工作都已經實現了一部分的「無紙化」。例如你的課堂報告是用稿紙手寫還是用 Word 打字?例如你要寫信詢問一件事情時會手寫等待回信,還是直接電子郵件解決?

在大多數文書處理的工作中,會不會用電腦已經是上個世代的問題。 10多年前我在大學時,不會用電腦打字的教授,就已經不得不請學生來幫他把手寫稿打字變 Word 檔案,因為不這樣做就無法完成工作!當年已如此,更何況現在。

所以現在來思考「無紙化」,早就不是去思考要不要採用數位工作的問題了,因為起碼在文書處理類型中「 你不得不採用數位工作 」。

更進一步的無紙化工作:行動裝置與雲端服務

到了2013年來思考無紙化的工作議題,應該要從數位工作進一步延伸。

其中一個重點是:讓內容傳遞與合作過程本身也完全無紙化? 透過愈來愈普及的「行動裝置」來實現隨時隨地的內容編輯、瀏覽、傳送。

例如以前開會、聽演講時,大家還是要拿到紙本的講義並且在上面寫筆記,可是對於擁有行動裝置的人來說,如果可以獲得電子講義檔案,那麼可以在會議場合直接在行動裝置上做筆記即可,而這樣的數位內容經由行動裝置就可以隨身攜帶與編輯。

而行動裝置不可或缺的核心技術就是雲端化。 「雲端化」後的數位內容在儲存備份和多人合作時,都比單機數位檔案與紙本更加的方便。

之前我有寫過一篇「 清空收件匣之前,從根本處減少你收發的電子郵件數量 」,其實單機數位檔案和紙本有一個共同的特質,那就是「一次只能被一個人使用」,要給另外一個人時就要透過網路傳送或紙本寄件,然後另外一個人修改後,又要重複寄送的流程,這個毛病兩者皆同。

而只有一開始就是雲端工作,一開始內容就是在雲端和多人一起合作編輯的方式,才能根本性的減少這樣的傳送動作,從而增進效率。

改變紙作業需求:紙本筆記與數位筆記的選擇?

或者更激進的,在一些我們還習慣使用紙本記錄的行為中,也轉化成數位、行動裝置加上雲端的方式。

例如「筆記」。當然,這裡面就牽涉到了「情意」的部份,工作上的筆記或許還好,但生活中的筆記是充滿情意的,數位工具不一定能很好的傳達出情意的特質,而紙本確實可以。

但紙本的情意正是其缺點所在,因為建基於紙本的「不可更改」、「容易破壞」、「獨立存在」、「佔據空間」等特質,所以紙本手帳顯得珍貴而有份量。 不像數位工具可以「隨意改變編輯」、「隨便複製」,累積再多內容後體積也只不過薄薄一片。

所以這就是無紙化工作過程中最難取捨之處。

情意或效率?常看電腦玩物的朋友當然知道我個人選擇了後者,過去一年來,在分享 Evernote 應用的場合中,我常常會從「紙本筆記」、「數位筆記」對比的優缺點做切入討論。

1. 數位筆記利於剪貼多媒體內容、連結多元檔案

紙本筆記頂多在文字、手繪內容外,利用事後洗照片的方式把照片貼上去,或是黏貼自己收集的簡報、紙資料。

但是在數位筆記裡,拍照、錄音與各種數位檔案的內容都可以整合在一起,並且記錄的方式更即時、更有效率。在數位筆記中想要有手繪手寫的需求也一樣辦得到:「 取代紙筆需求,在手機平板用假紙筆滿足手寫的自由直覺 」。

2.數位筆記可以直接「* **** *搜尋 **** 」內容關鍵字

在紙本筆記中,要找出內容永遠都是花時間的,或許短期內的內容你可以利用有效的整理方式來快速找出來,但中長期以前的內容,要找出來就不是一件簡單的事情,更不用說那些翻閱、檢查所花費的時間了。

但是在數位筆記中,一個關鍵字搜尋,你要的內容不管在哪一頁,立刻就能找到。

3. 數位筆記更利於隨身攜帶

紙本筆記當然也可以隨身攜帶,但你大概只能帶個一兩本,而幾個月前、一兩年前的筆記,你是不太可能隨時帶在身上的,除非你買一台車,裡面有個書櫃專門放你所有的紙本內容(久了也一定放不下)。

但數位筆記不管內容再多,它還是頂多一個隨身碟、一個智慧型手機的大小而已,你隨時可以把「所有的筆記」隨身攜帶、隨身修改、隨身分享。

4. 數位筆記利於分享

想想看當你要分享自己的紙本筆記給需要的夥伴時,那是一件多麻煩的事情?你可能要和朋友實際碰面查看,或者你要去列印自己的筆記然後寄給對方。

但是在數位筆記中,按下分享或寄信就完成動作了。

5. 數位筆記還需要行動裝置與雲端

但是就像前面說的,只有數位化還不夠,要讓無紙化真正發揮效果,還需要加上行動裝置與雲端服務的支援。

有了 行動裝置 ,數位筆記才能隨身編輯與記錄。而有了 雲端服務 ,筆記內容才能更好的同步到行動裝置上,並且讓內容在雲端更好的保存 ,更不容易因為個人的損傷而損毀。

小結: 當然無紙化後也有侷限

確實,無紙化工作也有他的侷限,而最大的侷限在於「 行動裝置並非低價品 」、「 網路連線並非百分之百普及 」。

像是沒電、損壞等問題不是數位工作專有的,紙本工作一樣有材料用完、材料損壞的風險,甚至紙本的風險比數位更大,因為如果有雲端化的話,裝置的損失就不代表內容的損失。

但數位不是問題,而是更進一步的要做到高效率無紙化的兩個關鍵:「行動裝置」與「雲端化」,就不是人人有辦法做到的,這一點先天侷限目前無法強求,但關鍵是如果你的工作場合中這兩點不成問題時,那麼或許2013年開始,就是你可以嘗試更進一步無紙化工作的時機了!

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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