Windows 8「開始」畫面不習慣？教你如何新增動態磚選單|數位時代 BusinessNext

Windows 8以「開始」畫面取代「開始」功能表的設計，讓許多忠實的Windows用戶抱怨連連，為了重建桌面環境下原有的「開始」按鈕，各種針對此類設計的軟體百花齊放，例如StartMenu8、Classic Shell、ViStart等，但這些設計大多只是模仿原有的選單外觀設計，以下介紹的 Start Menu Reviver ，不但有程式啟動選單，還有程式磚可以點選，更顯得獨樹一幟。

下載網址：http://tinyurl.com/c5uu8dt

1.連結至Start Menu Reviver官方網站「http://www.reviversoft.com/start-menu-reviver/」，然後點選「DOWNLOAD」按鈕將安裝程式下載回來。

2.在執行檔上連續按兩下滑鼠左鍵，就會開始安裝Start Menu Reviver。第一個出現的畫面是選擇「語系」，由於程式會自動偵測作業系統的設定，所以顯示「漢語(繁體)」，直接採用這個預設值，然後按下「OK」按鈕。接著，依照指示操作完成全部的安裝作業。

3.Start Menu Reviver安裝完成後會自動啟用，首先出現的是左邊側欄（包括「設定」、「網路」、「應用程式」等七個選項）以及一些程式磚，另外還有一個動態影片的操作說明視窗，取消勾選「啟動時顯示該螢幕」，然後按下「關閉」按鈕關閉說明視窗，接著開始使用Start Menu Reviver。

4.若想要以類似Windows 7「開始」功能表的方式來啟動程式，先點選桌面左下角的圖示，再點選「應用程式」圖示，應用程式清單就會顯示在最右側，可以用滑鼠滾輪上下搜尋，找到想要啟動的程式後，按一下滑鼠左鍵就可以立即啟動。

5.若想回到Windows 8的「開始」畫面，只要開啟開始選單，點選其中的「儀表板」方塊磚，就可以回到Windows 8 Modern UI「開始」畫面，然後以程式磚開啟任何想要啟動的桌面程式或App。

6.Start Menu Reviver選單內預設只提供幾個基本功能的方塊磚，如果想要自訂捷徑、文件、程式、網頁啟動磚，只要將游標移動至任一空白磚上，就會立即出現一個「＋」符號，接著按下滑鼠右鍵，再點選快速選單中的「添加窗格」。

7.當「添加窗格」設定視窗出現後，在「描述」欄位內為該磚命名，例如程式名稱「ACDSee Free」，然後在「捷徑」指定該程式啟動檔的所在位置，接著決定顯示「色彩」以及選擇外觀「圖片」（亦可自訂圖片），設定好了之後，按下「儲存」按鈕。

8.回到桌面，點選左下角的Windows圖示，開啟「開始」選單後，點選剛剛設定過的程式磚，就會開啟所設定的應用程式。

9.Windows 8預設關機操作，必須先叫出「常用工具列」，然後點選再點選，非常麻煩，而Start Menu Reviver已經把大家熟悉的「電源」按鈕找回來了，裡面有「登入」、「切換使用者」、「鎖定」、「睡眠」、「休眠」、「重新啟動」、「關機」等選項，真是一應俱全。

10.如果對於Start Menu Reviver「開始」功能表的外觀不甚滿意，也可以自行修改。點選左下角的Windows圖示後，按一下左邊側欄內的「設定」圖示，然後點選子選單內的「開始功能表設定」。

11.在開始功能表設定視窗內，可以決定開始選單的大小、按鈕的顯示風格、功能表顯示展開的方式、Start Menu Reviver介面顯示的語言等等，設定完畢，按一下「儲存」按鈕，關閉此設定視窗。

12.回到桌面環境後，點選左下角的Windows圖示，就會發現Start Menu Reviver「開始」功能表的外觀和操作方式已經做了改變。

出自T客邦/PCuSER

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。」

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。