【記者部落格】 在杭州直擊過的馬雲
【記者部落格】 在杭州直擊過的馬雲
2013.05.13 | 創業

5月10日晚上,一個背轉身,馬雲給交棒的陸兆禧一個無聲的大擁抱之後,揮揮手,消失在三萬多人注目的舞台上。馬雲退休了,在他48歲、創立阿里巴巴14年之後。

我稱不上與馬雲認識,沒有專訪過,沒有換過名片,參加過記者會和幾次阿里巴巴舉辦的網商節,隔著幾十個人聽著馬雲演講,他的身形異常瘦小,但每次說第一句話就能吸引全場注意,2007年他到台灣時舉辦一場見面會時,一走進場大家對他的外型露出的驚訝,他說:「不好意思,我就長這樣,像個ET」。 

馬雲2

馬雲演講非常緊湊,每一次都像帶領百萬大軍準備背水一戰的大帥,講話不愛用成語卻鏗鏘有力,斷字分明,慷慨激昂,對比的句子是一落一落的倒出來,隨著節奏變強,心跳變快,那些句子都像是無可質疑的真實,例如上週退休演說中的:「今天的世界是一個變化的世界,30年以前,我們誰都沒想到今天會這樣,誰都沒想到中國會成為製造業大國,誰都沒想到電腦會深入人心,誰都沒想到互聯網在中國會發展得那麼好。誰都沒有想到淘寶會起來,誰都沒想到雅虎會有今天。」 

他偶爾會用舉些簡單易懂的例子,幫助大家理解他的想像,就好像回到網路創業之前,他只是個中學英文老師。2012年網商節,他提出大數據(big data)將是集團關注項目,「我們中國人下海,做生意稱之為下海,下海其實不容易,幾十年以前,很多漁村的人拿了一票破船就下海,根本不知道會不會有暴雨,根本不知道哪兒有魚群,所以我們看到沿海有很多寡婦村,很多人下海同樣十個下海九個死,如何能夠幫助下海的人、創業的人更好,我們覺得數據將改變,我們希望大量的數據為國家作出一個氣象預報台。」

有趣的是,他還在網商節上罵過一個青年,現場人士向馬雲提問一直是非常精彩的部分,照例許多人排隊搶著提問,2011年有位女士得到了最後一個提問的機會,麥克風已經在她的手上,「我是來自…」,隨即後面一個青年搶過他的麥克風立刻問起問題,全場一陣噓聲,青年大喇喇地問起了他自己的私事,一是他和他的女友相愛,但不知為何總是吵架,問問馬雲該怎麼辦,二是他晚到了會場,看到別人都有座位,自己卻要坐在冰冷的走道上,覺得世界真不公平,問問馬雲該怎麼出人頭地。 

馬雲淡定的回答:「你先把麥克風還給那位女士,讓她把話問完」,接著他先回答了女士的問題,再義正嚴詞的罵了青年五分鐘,大致是:「機會不是搶來的,我是你女朋友也不要跟你在一起。你遲到,讓你進來已經很好了,當然應該坐地板。」當然,接著全場叫好,青年離我很近,滿臉的扭曲,也只能摸摸鼻子離開。

但是,我覺得上周馬雲的退休演說有點失常,氣力不似過往,內容順序也稍微凌亂,感慨多了些,沉默多了些,大概就像是他自己說的吧,「我期待這一天很多年了,但就像姑娘盼著結婚,新娘子到了結婚這一天,除了會傻笑,真的不知道該幹什麼。」

也許以後的人會用「神」一般的形容詞形容他,談到14年來阿里巴巴如何從B2B平台開展中國電子商務市場,淘寶、支付寶如何影響每個人的生活,但是他希望「幾十年後,社會已經把我忘了。我覺得不該誤導年輕人,這對我也不公平,我沒有那麼高大,也不能竊據功勞。」

陸兆禧呢 ?在才華洋溢的領袖之後接班,壓力絕對是大的,期待與比較都將如影隨形,蘋果公司的庫克就是典型例子。陸兆禧的初登場其實是非常緊張的,他拘謹地原地不動,說的不輪轉的時候停在他的笑容裡,他的演講像是在對著20人的同事開會,非常親切平和,卻沒有個人魅力,最打動現場的是他說:「感謝你們(集團同事),感謝馬總,因為我最初開始只是在酒店裡工作的服務生。」 

這句話說明了網路帶給年輕人的機會,還有他個人的努力,以及與員工宣告:「我和你們都一樣,你們也有機會」。

陸

創業CEO與守成CEO本來就是不同類型的CEO,馬雲不是成功了之後,講話才變成十足十的肯定,外加鏗鏘有力,他曾經用這樣的語氣,在沒人相信阿里巴巴的時候,說它是世界上最富有的寶藏,創立淘寶網時說要給獨佔者eBay易趣「致命的一擊」,2011年淘寶交易額人民幣4000萬時說隔年突破1兆元。前幾年外界把他的豪語當作誑語,許多人談論著他是個騙子,後來他都成功了。這是創業CEO所需要的技能:讓別人相信你的夢想。

前幾年去淘寶採訪時,內部員工說,他們都很崇拜馬雲,崇拜到馬總說了就一定要拚命完成,儘管他們都不認為會成功,或者儘管運作起來發現這個決定是錯的,他們也會拚了命的執行,「讓錯的變成對的」。例如2010年與日本雅虎合作的「淘日本」,透過轉換語言與資料對接,期望建立跨境交易的新管道,不過後來卻發現客服成本非常高,計畫運作困難,但是所有人還是頭也不回的嘗試與挑戰。神格化的創業CEO是帶動創新的隱性因子,甚至可能是核心因子。

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相對的守成CEO需要的技能是:執行力。目前阿里巴巴集團有25個事業部,員工數超過2.2萬人,囊括所有電子商務產業鏈,集團需要的已經不只是創新,還需要深層到位的執行力,陸兆禧具備這項能力,他在2004年執行支付寶創立、2008年1月出任正需要擴大市場的淘寶網, 2011年月阿里巴巴B2B公司面臨信用危機時,臨危受命回任B2B公司CEO,立下穩定中樞的汗馬功勞。2012年以後,協助開拓馬雲重視的大數據、行動領域,同時有穩定軍心、扶亂反正、落實創新的務實能力。務實派的守成CEO是走遠走深走廣的關鍵角色,陸兆禧也將是帶領阿里巴巴集團上市的CEO。 

平實的陸兆禧登場,許多人已經懷念起自由揮灑的馬雲,從馬雲的說詞與態度來看,未來要在公開場合聽他講電子商務、集團布局、網路趨勢,將會非常困難,不過我猜想,馬雲不會完全消失在舞台上,他關心教育,關心環保,不惜單膝下跪希望大家一起完成潔淨環境的心願,未來他魅力十足的演說,可望會是談論著生活態度、個人的社會責任等,阿里巴巴的舞台,一個背轉身,揮揮手,馬雲消失在這裡。

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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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