【數位書介】不公平的代價:破解階級對立的金權結構
【數位書介】不公平的代價:破解階級對立的金權結構
2013.03.31 | 科技

2011年秋天,我與家人來到美國紐約旅行,下榻的飯店剛好距離華爾街一個街口,出入時,還可以聽到華爾街傳來群眾的鼓譟聲,不時還有音樂聲響起,我意識到,這就是新聞事件:「占領華爾街」。

看著新聞事件,在自己的眼前轉變成真正的「動詞」,是一個十分有趣的經歷,聚集的群眾不是特別激動,只是溫和地向世界表達他們對華爾街金融市場的不滿,對照著嚴陣以待的拒馬及森嚴的出入管制,總讓人覺得有那麼一絲絲的不相稱。

華爾街,一條狹小略顯陰暗的街道,那時只有那些脖子上掛了工作證的上班族,才能通過檢查順利進入……。即使只有數步之遙,我仍無緣親見那象徵著金融市場繁榮昌盛的華爾街銅牛。

日前,在Facebook上不經意看到朋友遊歷紐約傳回來的照片;一群人開心的與這隻銅牛合照,讓我又想起了幾年前的這段記憶。現在的華爾街,抗議的民眾早已散去,也重拾繁華容貌,讓人不禁懷疑:難道,那年與那年之前的金融動盪,都沒為這世界留下些什麼?

在看了這本 《不公平的代價:破解階級對立的金權結構》 後,我釋懷了,至少這場波濤,還催生了這本書!

這是諾貝爾經濟學獎得主史迪格里茲(Joseph E. Stiglitz)的最新著作,作者序開宗明義就宣示:「低成長不是問題,『分配不均』才是」。在他來看,美國向來引以為傲的美國夢──一個人人機會均等,力爭就能上游的夢想,如今,也真的只是個夢想。因為太多的事實證明,美國已是個「1%所有、1%所治、1%所享」的國家。

所謂的「1%所有、1%所治、1%所享」指得是社會向頂層1%階層傾斜,這群人取走企業及社會獲利的大部、擁有完善的醫療保障、從小栽培自己的孩子,送入知名私立學府,然後持續透過財富所累積的政治影響力,遊說政府與社會用稅制與法律,繼續維持優勢地位。這些人獲得的酬庸遠高於他們的付出,即使,許多人最初是靠著政府的補貼與機運而起,他們仍大言不慚宣稱這些皆源於自己超乎常人的「付出」。

圍繞著「尋租」概念,作者娓娓陳述他的不公平論述:

「我們將當前政治犧牲眾人、圖利富人的許多方式,稱之為『尋租』。尋租有多種形式,包括來自政府的隱藏性和公開移轉與補貼、減低市場競爭的法律、現有競爭法執行不力、法令規定允許企業損人利己,或者將成本轉嫁給社會,」而「頂層過得那麼好的原因之一就是尋租,取走比較大的一塊派,也讓派比原來該有的尺寸還小。」

作者認為,美國目前面臨的分配不均,不只是由次貸危機和其後的景氣不振而來,而是過去30多年政府積年累月的不作為而產生。財富分配不均之所以影響重大,就在於「財富分配不均不像所得那樣年復一年波動,」一旦形成就很難改變,而且這也將造成資源運用的無效率,並破壞社會凝聚力與民主政治的核心。

有趣的是,雖然作者描述的是美國的經濟、社會現況,但我卻在其中找到了不少台灣的影子。台灣與美國一樣,面臨著公立大學學費日益飆高、企業肥貓充斥、工資原地踏步等問題,就連作者在書中極力呼籲要避免媒體趨向壟斷而缺乏觀念競爭的狀況,在台灣也已然出現。

史迪格里茲的論述,為許多社會問題找到了解答。這個年代的台灣年輕工作者,擁有許多的不平與憤怒,我不諱言自己也是如此,許多時候,這種憤怒抑慍在心,始終找不到原因,而終於,我靠著這本書找到了答案:許多的不平,就來自於「不公平」,少了向上流動的機會!

雖然書中提出的建言未必都適合台灣,但我認為,了解與定義問題也是解決問題最重要的一步,透過本書,這就會是有力而堅實的一步!

線上試讀: https://readmoo.com/reader/preview.html#210001418000101

[何宛芳]曾擔任科技媒體記者多年,現任職於Readmoo電子書店

關鍵字: #數位書選
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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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