企業到大學開課 「訂製」未來員工
企業到大學開課 「訂製」未來員工
2006.05.01 | 科技

今年三月起,樂金電子(LG)的最高技術執行長(CTO)李熙國及技術經營團隊的十餘名成員,紛紛站上了大學的講台,在首爾、高麗、漢陽等九所韓國知名大學開設了三學分的正規課程,授課主題是「數位產業技術動向」。

挑選各國優秀人才加入

事實上,早在二○○四年樂金電子便創下韓國業界先例,導入了所謂「樂金軌跡」 (LG Track)的產學聯繫計畫(Program),在大學開設了「樂金特論」課程,將它與未來大學生的僱用事宜進行連結,並率先成立了「樂金電子——高麗大學」研發中心,導入符合其研發需求的「訂製型碩士」課程,由樂金電子提供全額學費及每月四十萬韓圜(約一萬三千元新台幣)的生活費補助,讓學生可與樂金電子派去的研究員共同執行專案,畢業後則有機會直接進入樂金電子工作。
目前,高麗大的樂金電子研發中心擁有三十多名碩士生及五到六名教授,正針對車用資訊系統(Telematics)、攜帶式媒體播放(PMP)等技術進行研發,樂金電子不僅提供約三千兩百萬元新台幣必要的設備費用,並加入了由越南、俄羅斯、巴西等國選拔出人數比例約佔一五%的優秀人才,共同形成全球化的研究中心。
「藉由導入大學與企業共同經營的訂製型碩士制度,大學可以培育出符合企業需求的人才,而企業獲得這樣的人才供應後,便可馬上投入工作現場,」現任該中心主任的高麗大高聖濟教授一語道破該制度的優勢所在。

企業出錢培育高階人才

此外,今年九月起,韓國科學技術院(KAIST)和第一毛織公司也將共同開設「高分子資訊電子素材的碩博士課程」,所有經費全數由第一毛織提供,預計在五年內培育出三十四名(碩士二十五名、博士九名)高分子材料領域的高階人才。
而今年成均館大新設的半導體系統工程系,因為有三星電子提供全額學費、每年約新台幣三十二萬元的獎學金,以及保障優秀畢業生進入三星電子就職的豐厚誘因,甫成立便成為熱門科系。新學期的招生結果也頗令人滿意,不乏同時考取首爾大工學院、KAIST及其他醫大的高材生。「當初為了如何挑選這些優秀的學生而傷透腦筋,」三星電子半導體部門總經理黃昌圭表示。

兼顧理論與現場實作

有鑑於半導體技術的快速演變,結合技術理論與實務知識的課程,成為該科系的重點,其講師陣容半數以上是由三星電子博士級的專家所組成,透過「理論+教育實習+現場實習」的三位一體架構,以半導體設計為主(八○%設計、二○%製程)進行課程安排,針對特別優秀的學生,還規劃了五年一貫的學碩士連接課程。一般學生在學期間將有六個月左右的時間,須接受半導體製程的實務教育,大三學生即可參加三星電子的新社員招考,合格者將提供獎學金,一畢業就可進入三星電子工作。另外,所有學生在畢業前也須比照國外知名工科大學,以高等設計(Capstone Design)的方式,繳交出「半導體晶片」的畢業作品。 「透過雙方合作,企業可確保未來技術及優秀人才,大學則可確保研究經費及解決畢業生就業問題等,就各種層面而言,都是雙贏策略。未來三星將持續擴大產學合作,並創造出差異化的新產學合作模式,以建構出帶動企業與大學技術發展的基礎,」 三星電子半導體技術企畫小組的李東 (譯音)常務說明指出。
去年首度擠進全球百大品牌之列的現代集團,在培育未來人才方面也是不落人後。二○○四年現代、起亞汽車即投入了一百三十五億韓圜(約四億六千萬元新台幣)於首爾大學成立「次世代汽車研究館」,今年則計畫將之轉換為以未來型汽車實務研究為重點的專門研究所。「我們最近確實有成立汽車專門研究所的打算,」首爾大校長鄭雲燦表示。

建構一貫化人力體制

除了企業這種主動出擊的「訂製型人才」合作模式外,韓國產業資源部、教育部及勞動部等相關部會,也推動了多樣化的制度與支援課程,例如產資部和教育部今年便編列了約十二億元新台幣經費,支援漢陽大學、產業技術大學等全國十三所產學合作的重點大學。而產資部、教育部及勞動部等三大部會更計畫推動「產學合作擴散事業」,建構出「一貫人力養成體制」,將在未來四年間,每年投入二十四億元新台幣以上的經費,透過設立研究所、二年及四年制專科大學等方式,培育三萬名符合產業實務需求的人才。
產學合作(Academia Business Cooperation, ABC)已不是新鮮名詞,不過,隨著科技的日新月異,如何創造成功的學術與商業結合模式,因應人才嚴重短缺情形,已成為企業提高全球競爭力的關鍵因素。而韓國推動的「訂製型人才」新產學合作模式,似乎是值得參考的方案。

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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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