想看深度新聞就要看?|數位時代 BusinessNext

Pajamas Media——部落格的睡衣派對
雖然有著嘻皮的名字和可愛的商標，骨子裡可是有料的維基新聞台。成立於2004年，從一開始的定位就是成為部落格新聞的集散地，其做法是在網路上四處與獨立的部落格結盟，並且每天從這些部落格中精選一定數量的文章供網友閱讀。有人批評此網站和Technorati（全球最大的部落格搜尋引擎）很像，其實不然，因為這個網站不只幫你找部落格，還幫你將文章整理好，比較像是針對部落格內容設計的加值服務。目前已經有超過一百位網路上最知名的部落客在上面貢獻內容，想看最優質的網路文章就到這邊來。

網址：www.indybay.org
維基指數：四顆半
資料多元性：四顆星
易讀指數：五顆星
圖檔名稱： Blog fever 01

Wikinews——最正宗的維基新聞
若要談論維基新聞，這是絕對不能被忽略的網站。和網路上知名的威基百科（Wikipedia）一樣，都是屬於Wikimedia公司底下的服務。Wikinews不僅率先將純正的共同創作概念導入網路新聞，也是執行的最徹底的，每天刊登在網站上的新聞，都是由全世界的網友自由發布，完全打破了傳統的知識階級概念。除此之外，Wikinews的功能最完整，支援多國語言，每天會有專職編輯將新聞整理成PDF日報形式，甚至還可以下載收聽新聞播客。逛一趟Wikinews，就會發現其內容之多、範圍之廣，絕對遠超乎你對新聞網站既有的想像。
網址：en.wikinews.org/wiki/Main_Page
維基指數：五顆星
資料多元性：四顆半
易讀指數：三顆半
圖檔名稱： Blog fever 02

Opinion Republic——大眾意見的風向球
新聞看多了，很多人總會有自己的看法想要發表，但是又不想花太多力氣。Opinion Republic是一個「線上投票所」，專門針對最新的議題設計網路問卷調查，讓網友自由投票。雖然不提供新聞，但是Opinion Republic也比照新聞網站的做法，將問題按照商業、政治、科技等類別來區分。除了投票表達自己的心聲，此網站也提供註冊的使用者設計自己的問卷。觀察時事之際，若想要了解大眾對於某些議題的反應，來Opinion Republic是最好的選擇。
網址：www.opinionrepublic.com
維基指數：三顆半
資料多元性：四顆
易讀指數：五顆星
圖檔名稱： Blog fever 03

Global Voices Online——聽見世界的聲音

Global Voices Online是一個由哈佛大學法律學院柏肯曼網路與社會研究中心（Berkman Center for Internet and Society）成立的非營利組織，為了要研究網路和媒體之間的交互發展，這個機構設置了這個網站，蒐集全世界各地具有影響力的部落格，運用維基、播客（Podcast）、標籤分類（Tagging）等最新的網路技術，製作了一個「部落格資料庫」供民眾或是媒體工作者使用。更難得的是，為了不讓世界其他國家的聲音被主流價值觀淹沒，該團隊刻意避開所有的美國部落格（在這邊找不到一篇美國人寫的文章）。來Global Voices Online一趟，你可以發現連路透社或美聯社都不知道的新聞題材。
網址：www.globalvoicesonline.org
維基指數：四顆半
資料多元性：四顆星
易讀指數：五顆星
圖檔名稱： Blog fever 04

不要以為這些是網站的工作人員，他們其實是最主要的部落客寫手，點照片就可以看到他們的自我介紹。
這邊是不同國家的標籤，點進去就可以瀏覽特定國家的文章。仔細一瞧，台灣也在裡面喔！
此區有不同議題的標籤，字體越大表示該議題被討論的程度越熱烈。
想要訂閱Global Voices Online電子報嗎？來這邊輸入你的Email。
這麼讚的部落格得獎是很正常的事情，Global Voices Online在2005年獲得歐洲知名媒體德國之聲（Deutsche Welle）的最佳英文新聞類部落格大賞。
懶的看文章就用聽的吧！點這邊就可以收聽播客。
這裡有過去諸多媒體的報導集錦，想知道Global Voices Online的豐功偉業就到這兒來。
這一長串，就是此部落格的主要寫手名單。仔細觀察，會發現此部落格根本就是地球村，部落客來自全世界各地。

什麼是維基？
維基（Wiki）一詞原本在夏威夷語中意為「快」、「促進」的意思，後來被引用到網路業界，泛指一種「共同創作」（collaborative）的網路技術和應用。使用維基環境的網站，允許網友們自由創作和修改任何內容，破除了以往具有階級意識的管理方式，以群體自治的精神來豐富網站內容。目前維基的應用已經延伸到新聞網站，這些由無數市民記者共同建構出來的資訊，論質論量，都足以媲美專業的媒體。

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。