剖析凱迪拉克的設計美學
剖析凱迪拉克的設計美學
2006.05.01 | 技能

Q:大部分的人有了小孩之後,人生就進入另一個階段。你現在開車、選車的角度有沒有改變?
A: 我現在的生活和過去差別非常大。年輕時候兩門對我最重要,還要馬力大、操控性好,但現在不可能抱著Baby坐在安全氣囊前面,那多危險。加上都四十歲了,老是開兩門感覺也不太對,所以都開四門車。凱迪拉克的好處就是大的空間加上好的操控性,能讓全家人一起享受。下次你們看到《壹週刊》偷拍到我的照片,一定就是開這部車(凱迪拉克STS)。

Q:你覺得現在的凱迪拉克汽車最大的設計特色是什麼?
A:粗獷。它是非常American(美國化)的車,與主流的歐系優雅與日系細緻不一樣。德國車有德國特色,法國車有法國特色,韓國車有韓國特色,每種車系都需要特色。這車的DIC駕駛資訊系統很妙,我剛坐進去時覺得車子太軟了,但是只要猛採油門、用力扭一下,它就會學習我的開車方式,變得比較有力,像這種技術就是美國式的創新。

Q:以你親自駕駛凱迪拉克的經驗而言,凱迪拉克STS與STS-V的差異在哪裡?
A:堅固性與馬力都有差別,我剛開STS-V的時候,不知道是不一樣的車,一踩油門就被衝力嚇到了。如果車主有小孩,就買STS;如果他是25歲沒有小孩,或是55歲,小孩也大了,那就買STS-V。
偏愛高科技黑色調設計

Q:對於一部車子,你最重視的部分是什麼?是外型還是馬力?
A:對我而言,操控最重要,我偏好傳統的汽車設計,不喜歡自排,舊式推桿的換檔方式比較舒服一些。只要有一個好的引擎、好的底盤、冷氣要好、音響要好,外型就是自己眼睛舒服就好,這樣就是一部好車。 我喜歡的內裝跟年紀也有關係,以前就是要白的,加上核桃木,音響大得不得了,車開出去像是搞夜總會似的。現在我比較喜歡高科技黑色的味道,愈簡單愈好,不要煩。

Q:你在車上都聽什麼類型的音樂?
A:現在都聽爵士、小野麗莎或披頭四,周杰倫的歌也會聽。我現在沒時間也沒有心情自己挑東西,每2、3個月去一次唱片行,直接問老闆推薦給我什麼CD,帶個10張回家。倒是前幾天到麗嬰房給女兒選學步車,她這兩天剛坐上去興奮的不得了。

Q:這算是你買個女兒的第一台車吧!未來女兒滿18歲的時候,你會送她的第一部新車是什麼?
A:太早了吧,她才7、8個月大,連手都握不到方向盤耶!不過我曾經想過將來她長大偷開我的車,那該怎麼辦?小時候我也幹過這種事,把我老爸的車偷偷開到陽明山,前輪掉到水溝裡,那時候很笨不知道沿著水溝輕輕開出去,卻大力扭,結果把離合器給燒壞了。不過我比我媽精,我會把限速限到110、120公里,讓她速度上不去。

凱迪拉克打造V傳奇

豪華車除了拚高質感,強悍性能也是買家非常在意的重點。例如朋馳的性能車部門AMG、Audi的RS車系,凱迪拉克則推出「V Series」應戰…… 關於凱迪拉克的新價值,還有個相當有趣的發展,就是如同它在豪華車路線上的德國競爭品牌一般,也開始創造具有性能特色的「加值品牌」。正如同朋馳(M-Benz)的性能車部門AMG、BMW的M-Power或是Audi的RS車系,凱迪拉克現在也為它自己,創造一個新的性能傳說「V Series」。
在競爭激烈的豪華品牌世界裡,要創造並維護這種性能傳奇,可不是件容易的事,除了車的設計本身要夠剽悍,改裝性能也得具有世界水準。

積極參與賽車活動

此外,更必須花費龐大人力物力,才能在賽車場上與競爭對手一較短長,這可是個沒有僥倖的昂貴世界,端看近年來,幾個豪華的英國品牌,都逐步淡出昂貴的賽車世界,就不難體會遊戲成本的高昂。
新生的凱迪拉克迫不及待地將「V Series」推向賽車場,藉以證明自己的實力。2004年第一輛CTS-V原廠賽車,參與美國競爭激烈的SCCA Speed World Challenge GT系列賽,到第二年便擊敗Porsche、Chevrolet與Dodge等車廠,拿下車隊與車手年度雙冠軍。
與所有車廠一樣,凱迪拉克一方面在賽車場打造性能神話,一方面同步推出一系列「V Series」性能版,讓品牌地位得以進一步鞏固。下一步,凱迪拉克V車系勢必得征戰歐洲賽車場,到德系性能車大本營去證明自己的實力,這個代表新世代的美國「V傳奇」,才能算是真正功德圓滿。 專訪裕隆通用汽車總經理潘扶仁 現在,凱迪拉克瞄準前座買家 過去人們對於凱迪拉克的印象一直停留在「黑頭車」,是頂級品牌的象徵,但這幾年它的設計理念有著極大的轉變。過去的目標族群是所謂的「後座買家」,現在轉換成「前座買家」,依然保有其頂級尊榮的品牌形象,但是為了吸引年輕新貴買家,更需要擁有優異的性能和高科技配備。
以外型設計而言,凱迪拉克那種大而化之的風格,非常符合美國人粗獷的性格,仿效隱形飛機的鑽石切割線條,也符合美國人的美感。幾款凱迪拉克的車種外觀都很類似,這是他們堅持的家族特色與品牌識別理念,讓消費者一眼就能認出是凱迪拉克。

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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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