法語免費影音網站反擊Google
法語免費影音網站反擊Google
2006.05.15 | 人物

四月二十七日下午一點,法國國立視聽研究院INA(Institut National de l,audio visuel)資訊工程師佛德里克(Frederic)的手機響了。正和朋友吃午餐的他,一邊舉起酒杯,啜一口勃根地紅酒,一邊不耐地把手伸進左手上衣口袋,掏出手機來查看。
「警告!警告!主伺服器飽和度已超過九五%!」這是伺服器發到手機上的警告簡訊。佛德里克趕回位在巴黎十三區的視廳研究院只需半小時,然而,在這之前,公司網站的伺服器空間已完全飽和,網路塞車,甚至首頁也連不上。過去三小時內,就有六百萬人上線,視聽院除了得加開兩個備用伺服器外,還得向網路主管單位法國研究部情商,才能把頻寬放大到原來的六倍。
這種狀況,在法國前無所聞。這是世界第一個「影音資料庫網站INA」(www.ina.fr)第一天開放給大眾的盛況。

建立法語的感性記憶庫

從二十七日至今,網友的熱情沒有冷卻過。根據視廳院統計,INA現在平均每天累積連線紀錄超過一千萬人次,約一五%是來自國外,主要是美國網友。根據閱聽眾統計公司Mediametrie的調查,法國INA影音搜尋網站,已擠入全美十大受歡迎的法文網站之列。
INA就像是Google的「影音版」,提供全世界法語區戰後所製作的超過十萬個電視節目、電影、廣播,供民眾下載到各種不同的數位平台,如電腦、PDA、iPod、電視等。電視節目內容包括電視新聞、深度報導、新聞專題、名人專訪、連續劇、文化性節目、體育賽事、音樂會、藝文演出、脫口秀,甚至綜藝節目等。
「我們正在為講法語的民眾,建立超過六十年的『集體感性記憶庫』!」INA執行長艾曼紐伍格(Emmanuel Hoog)強調。
網友下載的節目,依受歡迎程度依序為:精采體育賽事、政治人物演說、電視新聞、新聞雜誌(深度報導)等。廣播節目和音樂節目,下載人數明顯低於電視節目。
下載節目豐富了學生、新聞從業人員、學術工作者的研究方式,更便利了人們的生活,想重溫二○○○年世界盃足球賽,法國贏得冠軍後香榭大道上民眾狂歡的畫面?懷念凱薩琳丹妮芙(Catherine Deneuve)四十年前的老片?忘了某部電影的精采名言?再也不必買DVD,只要連上網路,輸入關鍵字,按下開始下載鍵即可。

影音資料庫八成免費

這樣的服務,收費又是如何呢?INA的影音資料庫,八○%的服務是免費,其餘二○%的收費節目中,十到三十分鐘的節目,每次下載費用為一歐元(約四十元台幣),三十分鐘以上的節目則是一.五歐元(約六十元台幣)起價,例如下載一部希區考克的科幻電影,要價十二歐元,是一般DVD價格的一半。
由於民眾可以把節目儲存在硬碟裡,如何避免被非法分享呢?「我們與法國最大的媒體集團之一湯森公司(Thompson)合作,發展出一種影像『刺青』技術,所有下載影像都像被刺青一樣做上隱形記號,一旦被放上共享網站時,才會形成干擾。另外,每一份下載的檔案都有密碼保護,只有輸入正確密碼,才能觀賞節目,」伍格指出。
從INA的誕生,可以看出歐洲積極透過政府力量,藉著新科技,對抗美國文化入侵全球的野心。INA網站,是法國第一個附有四種語言的官方網站,除了法文、英文之外,還有中文與西班牙文。其中,以人口數而言,英文、中文、西班牙文都是相當具有市場未來性的語言。
除了語言便利性之外,INA更主動走出法國,在海外設置超過三十個據點,譬如在上海設立「數位影音圖書館」的教育訓練分部、在東京設立「影音行銷與業務部門」,以擴展全球化服務。
歐洲另一個瞄準Google的計畫,是去年春天開始,耗資二十億歐元,由法德兩國合作的文字、圖片、翻譯、多媒體多功能搜尋引擎Quaero(拉丁語:我搜尋)。截至今年二月為止,Quaero計畫的心臟,也就是法國設計的搜尋引擎Exalead,已經能找到超過四十億的網頁,相當於半個Google。

Quaero逼近半個Google

「我們還在以接近即時的速度,增加網頁數量,到今年八月底,應該能達到Google八十億頁的水準。我們現在的實力,其實已可與四大搜尋網站雅虎、MSN、Google、AskJeeves媲美,」Qauero計畫負責人布東樂(Françoise Bourdocle)表示。
布東樂指出,設計搜尋引擎好像生產重工業一樣,中間必須有縝密的思考流程。除了網友輸入的字之外,還要考慮找到的網頁、網頁的排序、清除垃圾網頁、網友可能打錯字、專有名詞縮寫等。「這樣基本的功能,就已經等於二百萬行的程式編碼了,」布東樂說。
Quaero的搜尋引擎Exalead在歐洲知名度相當低,即使搜尋能力與Google相當,它是否能有效威脅Google呢?
「看看Alta Vista(以搜尋速度快聞名的搜尋引擎)的例子,它在九○年代末,也被認為是地位不可動搖的網站,結果還不是垮了!」布東樂強調。況且Google最好的人才,現在的精神和心力並非放在搜尋引擎上,所以這提供給歐洲製造的搜尋引擎,趁機打進市場的機會。

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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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