[創業小聚NO.41]在獨特市場發現意想不到的創意|數位時代 BusinessNext

第41場創業小聚，請來Womany共同創辦人張瑋軒、RE.MU共同創辦人暨首席營運長楊千儀、Voicetube創辦人詹益維、方舟數位創辦人黃智仁、雪爾萊克創辦人鄭翰霖等五組新創團隊，介紹他們的服務。主題分享則邀請微軟創投加速器中國駐企技術官沈強分享，創業團隊如何從「解決使用者問題」的初衷出發，逐步擴大市場，進入跨地區、規模化的服務。

Womany ／共同創辦人張瑋軒

Womany在創業之初，就成立《四個女生的創業日記》（已更名為女人迷創業總部），跟大家分享創業過程中的發現，分享有趣、有用的文章。女人迷的目標是程又青型的女性，希望照顧女性全方位的需求。2013年5月做「臉紅紅女人私密心事」，結合兩性愛情觀點，邀專業醫師和性治療師寫文章，討論區累積超過5萬個討論串。此外，也成立「生理期小紅盒」，65%以上會購買者。

RE.MU ／共同創辦人暨首席營運長楊千儀 Emily

將在六月上線的新服務為Hire me個人造型顧問，楊千儀指出，美國有許多新創公司提供個人造型服務，當你在上傳單品時，也無形中建立自己的衣櫃和檔案，任何人都可以看到你的衣櫃和個人檔案。當你發現一個品味跟你很像的人時，就可以付錢給對方，請對方教你如何穿搭。未來也不排斥開發二手衣交換。商業模式為廣告、導購、在每次Hire me的交易中抽取手續費等。

Voicetube ／創辦人詹益維Richard

不僅加入中英文字幕，提供句子重覆播放功能。只要點擊字幕就可查詢單字，也有真人發音。此外，也讓使用者可以練習口說，檢查自己的發音，還能測試學習效果，網站中的克漏字、單字測驗等，確認自己吸收了多少。目前會員已有13萬人次，影片累積11萬小時，成長40倍。

方舟數位／創辦人黃智仁Santiago

4Gamers是台灣唯一結合線上與實體賽事的電子競技遊戲社群平台，讓賽事能輕易執行及管理，並從中挖掘台灣電競人才，也運用專業賽事直播系統轉播重點賽事，創造玩家更緊密的互動。黃智仁開發出來的電競系統，特點在於克服電競遊戲的賽制和計分問題，也為選手建立生涯記錄，同時也會記錄選手使用的配備，成為全球唯一擁有龐大選手資料庫的平台。商業模式為幫遊戲原廠、設備商舉辦電競比賽。目前並沒有競爭對手，今年將向海外市場推展。

雪爾萊克／創辦人鄭翰霖Shock

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2014年3月，雪爾萊克銷售53家店。也有銀行找他們，想把信用卡紅利點數轉換成一般店家的點數。鄭翰霖說，雪爾萊克提供O2O應用的最後一哩路。預計6月會再佈建150家。

從創業初衷，到規模化服務

微軟創投加速器中國駐企技術官沈強指出，初創企業是一個臨時組織，目的是尋找一個可重複、可模成長，在創業的過程中不可避免的探索商業模式及面對挑戰，經歷了過渡期，再開始考慮現金流收支平衡。

沈強說，「死亡的方法比生存的方法多」。產品和服務發展過程中有三個關鍵因素：

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。