【創業小聚NO.31】 米亞網路執行長王柏升~創業沒有對與錯,每個人的故事都不同
【創業小聚NO.31】 米亞網路執行長王柏升~創業沒有對與錯,每個人的故事都不同

每月舉辦一次的創業小聚,六月份請來Fiito行銷總監鄒家慶、MY83保險網共同創辦人張瑜珊、龍骨王創辦人陳誌睿、博晶醫電共同創辦人程士恒、粉多任務共同創辦人謝孟瑋、紅門互動(EagleEye)創辦人張元溢等六組新創團隊,介紹他們的服務,以及米亞網路執行長王柏升,分享在看似失敗的創業歷程中,如何找到轉折與出路。

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Fiito/行銷總監鄒家慶

由四位愛畫畫的成員組成的Fiito,是一個線上繪圖社群網站。2009年9月成立後,目前已累積超過10萬幅畫,和3萬多名創作者。Fiito的特色在於用自行開發的繪圖軟體,供使用者創作,而非開放外部上傳。這套軟體會自動錄製所有繪畫過程,讓創作者更方便分享,其他網友也能從觀看每個步驟中學習畫畫技巧。Fiito更設計了許多機制提升分享的畫作品質,像是導入遊戲化機制,透過徽章或虛擬幣激勵創作者;或是發起「畫題」活動,訂定特定主題讓大家集體創作;又或是為這些虛擬作品舉辦實體畫展。Fiito今年最新目標是將畫作商品化,已推出明信片,30天就賣出80套,未來希望開發更多元的商品讓網友購買。

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MY83保險網/共同創辦人張瑜珊

研究方案差異、理解保障內容、保費排列組合……,在去年成為新手媽媽後,張瑜珊才發現,為小孩規劃人生第一張保單竟然是件這麼複雜的事,而這也是所有保戶的共同心聲。因此她在今年一月推出MY83保險網,以保戶需求出發,目前站上共有超過1000名經過認證的保險業務員加入,保戶在網站上提出投保需求後,就會收到相關提案,經過多方比較與發問,找出最適合自己的方案。保戶使用服務完全免費,業務員則需繳交平台費,目前已有655件投保,累積1292則回答。網站也推出保障保戶隱私的「轉接電話」功能,讓保戶直接和業務員口頭聯繫,但卻是透過轉接方式,不會洩漏保戶真實號碼。

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龍骨王/創辦人陳誌睿

因為看到老年化和智慧電視起飛的兩大趨勢,讓陳誌睿成立龍骨王,打造互動式保健頻道,以Kinect體感偵測技術,開發復健系統,自動偵測使用者的動作是否正確。目前龍骨王的發展重心放在市場推廣上,正積極和醫院和安養中心洽談合作,也透過代理商打入中國市場。陳誌睿表示,打入醫療產業最大的困難點是,醫療體系封閉、保守,不習慣接受新事物,因此推廣時要轉化為對方聽得懂的語言,「雖然白色巨塔城牆很高,但一旦跨過去,就不再是阻礙,反而是阻隔別人進來的最好障礙。而且巨塔間彼此相通,只要攻下一個,後續推廣就容易許多。」 

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博晶醫電/共同創辦人程士恒

監測運動時心跳、脈搏等生理指數的穿戴裝置,早已不是新鮮事,但博晶醫電在這個市場中,觀察到了未被看見的需求。共同創辦人程士恒以汽車來比喻人體,穿戴裝置就像儀表板,可呈現各種量化數值,像是計算步數、環境中的溫濕度、心跳等,而博晶醫電所推出的HeartWave運動用藍芽心跳帶,特點就在於可測量體力值,相當於呈現汽車油表的功能。HeartWave目標客群是有特定目的的運動者,例如瘦身、訓練、比賽等計劃,體力值的呈現可讓使用者更有效率地分配運動量,藉由調整運動節奏來達成目的。HeartWave預計在今年10月開始量產,目前也正積極開發更廣的商業模式。

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粉多任務/共同創辦人謝孟瑋

以惡搞短片「進擊的粉多」開場,點出Friendo粉多任務網站的宗旨—讓用戶的生活充滿趣味。解任務賺紅利其實並非Friendo的原始構想,共同創辦人謝孟瑋表示當初創業時,是想發展交友社群網站,但礙於推出時機不對,燒光了天使投資人的錢,只好砍掉重練。轉而將重心放在其中一項「任務」功能後,發展出現在的營運模式,可由自家公司或與廠商合作設計任務,再以紅利和趣味性來動員用戶解任務,廣告效果在這個過程中自然產生。粉多任務將活動延伸至線下世界,也動員用戶力量來做公益,目前更與喜滿客影城合作,推出大螢幕聊天室。

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紅門互動(EagleEye) /創辦人張元溢

紅門互動創辦人張元溢以數位行銷廣告起家,在第二次創業時,看準電商市場競爭激烈的商機,推出滿足業者掌握商品管理的動態數據分析工具—EagleEye。從最初推出讓消費者進行比價的平台,轉型到讓業者進行比較的數據分析服務,紅門互動發現賣家對競爭者與市場的相關數據,存在著強烈的需求,因為賣家對這兩部分的資訊,是相對較難有全面且即時的收集與分析。EagleEye的經營目標是廣納全台灣的商品數據,讓業者在使用平台時,能快速且有效地做出競爭力分析,並可持續追蹤競爭商品的動態。

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 米亞網路/歐米爾網路/執行長王柏升

「創業沒有對與錯,每個人的故事都不同」,王柏升將父親的一句話分享給大家。談到創業的心路歷程,王柏升以兩次失敗的慘痛經驗做為切入點,強調犯錯不可怕,可怕的是一再犯同樣的錯。從最初經營社群不敵臉書,轉型做粉絲團行銷,而後投入遊戲開發,卻燒光行銷本業賺來的錢,王柏升並沒有被擊倒,反而是悟出一套心法,再次投入創業。這套創業心法有三大要點:先試水溫,再聚焦核心產品,營運過程則要穩定現金流。最後,王柏升提醒創業者不可忘企業責任,只要成為老闆,就要好好善待員工。

 

關鍵字: #創業小聚
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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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