【書介】《聚焦第一張骨牌》：「一件事」的驚人力量，晉級成功的簡單途徑|數位時代 BusinessNext

我們往往都知道長時間工作，不代表有效率，充其量只能稱為認真，或者應該說是拼命。但是，拼命不一定等於成功，有效率的工作可能離成功還比較近一些。

如果告訴你，只專心「做一件事」，就能達到成功或卓越的境界！聽起來很不可思議，尤其在講究多工時代的今日，這就像天方夜譚一樣，但，北美地產王蓋瑞‧凱勒（Gary Keller）要告訴你「一件事」所造就的驚人力量，只要專注做好最關鍵的一件事，你可以成就更多，並且比過去更快成功！

作者蓋瑞‧凱勒在《聚焦第一張骨牌》這本書透露了很重要的觀點：「一件事，是達成你所要東西的最佳方法。」以世界上成功的企業為例，肯德基（KFC）的創辦人桑德斯上校（Colonel Sanders）以一種雞肉祕方，讓肯德基的炸雞行銷全球；英特爾（Intel）只做專心製造研發CPU，創造了絕大部分的淨營業收入。星巴克（Starbucks）就是專心賣好「咖啡」；對Google來說，他們的一件事就是「搜尋」，透過一件事的力，取得不同凡響的成果，這樣的企業不勝枚舉。

就像這本書一開場就用引用了俄羅斯諺語：「同時追兩隻兔子…一隻都抓不到。」好貼切的一個開場白，其實本書不是告訴你，真的就「只做」一件事，而是運用80/20法則，專心優先做好最關鍵的一件事，聚焦才能讓其他的每件事都順利向前推進。「因為不同凡響的成功是循序漸進達成的，不是齊頭並進做到的。」

作者用「骨牌」來比喻，「每一張骨牌都代表少量的潛在能量，骨牌排得越多，累積的潛在能量越多，只要將排得更多的骨牌輕輕一推，就能啟動連鎖反應，釋出驚人的力量。」這意思就是，啟動一項「關鍵正確」的東西，就能推倒許多東西。

怎麼樣在生活中產生骨牌效應，取得不同凡響的成功呢？關鍵就是一次做一件重要的事，並且日以繼夜。但，要如何「抉擇」哪件事最關鍵？最重要？書中指出，如果我們認為每件事都一樣重要，是一種欺騙自己的謊言，必須從小處著手，將注意焦點放在能發揮「生產力」的事情，讓這件最重要的事情引導自己一天的行動。例如，把待辦事項列出來，思考哪些事「該做」？哪些事「可做」？再從挑出的「該做」事情中，再繼續刪減，直至最重要的一件事出現。

有兩個方向可以去思考：大格局問題：「我的一件事是什麼？」利用這個問題來發展生活願景、事業或公司方向；小焦點問題：「我現在的一件事是什麼？」這個問題可以在每天剛醒來，以及一整天都要隨時不斷問自己這個問題，這可幫助我們聚焦在最重要的工作上。

此外，作者也提到，當你要聚焦「一件事」時，一定要懂得說「不」。書中指出，讓我們沒有生產力的四個小偷分別是：無力說「不」、害怕混亂、不良的健康習慣、環境不支持我的目標。每一個人都不可能面面俱到，生活或工作裡總也有一些事不能忽略。但作者提醒，「切記！成功，不需把每件事都做到完美，而是聚焦、專注做對能帶動後續變化的事！」

因此，作者建議可以從「預約自己的時段」開始。意思是指，把要聚焦的「一件事」挑出來，然後從一日、一週、一月開始規劃。例如，名作家使蒂芬‧金（Stephen King）就將自己時間表切割得相當清楚，早上是屬於他專心寫作時間、下午打盹和寫信、晚上閱讀與家人相聚、看電視等。把時段劃分出來，有紀律的執行，若中間有人突然插進來要打斷，你可以回答：「抱歉已有約」，或者跟對方確認「在某一個時段做好？」，透過這些方式，繼續聚焦最關鍵的一件事。

當然，作者也提醒，人很容易分心，因此，我們必需想方設法讓自己專心，例如找個沒人的房間關上門工作、儲備點心、咖啡、飲料等，以防我們走去茶水間，又碰到某人，一天計畫就可能走樣，關掉電話、不要上網等。

《聚焦第一張骨牌》不僅舉了很多案例，也有許多圖解部分幫助讀者去釐清自己該做什麼。很喜歡這本書最末的一段話：「把你自己拼起來，你的世界就會一一就定位。當你將目的帶到生活來，曉得自己的優先要務，而且每天針對最重要的第一要務發揮高生產力，你和就會變得有意義，就有可能實現不同凡響。」我們每個人都是自己的第一張骨牌，行動前，先想想，學會聚焦與簡化，創造屬於自己生命的骨牌效應吧！

(作者薛怡青，曾擔任科技媒體記者，現為Readmoo特約作者。)

《聚焦第一張骨牌》 ****

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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。