[蘇麗媚] 讓夢想極大化吧!
[蘇麗媚] 讓夢想極大化吧!

年輕人為什麼這麼憤怒?年輕人的機會在哪裡?這一陣子,包括我在內,許多人都在思考這個問題。從大環境看,在全球化、科技化兩大作用力交互之下,不只是台灣,全球的年輕人都面臨一種對於未來的不確定感,因這樣的不確定,也帶來一些衝突與反思。不過,就如同狄更斯所說:這是最壞的年代,卻也是最好的年代,關鍵在於我們願不願意打破框架去看世界。

最近看到一個有趣的例子。一個年輕的印度人在市場裡賣菜,活潑的表現,受到市場裡婆婆媽媽的歡迎,影片最後出現了一個商品廣告。表面上看,這不過就是一般的廣告嘛!是也不是。其中奧妙之處在於,過去的廣告是設定好劇本,找演員演出,然後促銷商品,但這個例子裡,印度的年輕人本來就是在市場裡這樣賣菜,然後他找了朋友錄了影片上傳網路,沒想到頗受歡迎。後來被品牌企業看見,直接在既有影片素材上加入商品銷售的元素進行融合,達成一種新的內容產製商業模式。

這個故事的幕後推手是2009年成立的全球最大文創共生平台Talenthouse,他們結合品牌與藝術家,讓來自全球各地的藝術家參與創造性合作。主要品牌橫跨電影、攝影、時尚、藝術及音樂5個領域,目前在美國洛杉磯、英國倫敦及印度孟買設立據點,提供9種語言版本,用戶數達320萬。過去36個月中,產生了70份計畫書、100個品牌連結、20萬個社交網絡、3萬個登記的使用者和1萬5千個創意。

歡迎來到平台共用、創意無國界的世界。傳統經濟模式是透過大量生產,達到降低製造成本,進而提升在市場上的競爭力。這幾年,強調客製化、差異化、彈性化的創意經濟興起,結合在地文化的微創業成為一股重要的創新力量,我們能不能把握這樣的機會?

在這樣一個流經濟時代,之前我們談過跨業匯流,互相去除邊界,在特定環境內發揮共創的精神後,應該再進一步思考,我們可以如何共用?怎麼樣在這樣的匯流環境下,去連結到更多人與資源?比如說紅牛拍的許多極限運動內容,用這內容去跟不同的單位創造新的內容可能。

這次做書店的案子,採取「共用」內容、開放的試驗,就讓我受到鼓舞。像是跟樂視網與新浪的合作,本來預設的就是播映及一些社群互動,沒想到就連結到香港獨立紀錄片的邀展,雙方正討論辦一場台灣vs.香港的獨立書店對話。又像是紀州庵,它本身就是一個獨立書店,也是一個實體的平台,所以我們就可以在裡面舉辦12家獨立書店的聯展。然後也意外地跟礁溪老爺酒店連結起來,未來可以推出相關的小旅行。甚至也跟知名的社群部落客老查合作每月以書策展的活動,這些都讓我們相當驚喜。

雖然我們談了很多數位匯流,但多數還是停留在傳統內容生產的模式,然後透過新媒體工具傳播,在內容產製的本身並沒有出現什麼顛覆性的創新。剛好台灣的人才有瓶頸,利用Talenthouse的模式,也許可以在形式上找到人才出路的可能性。比如HTC需要拍一支廣告片,就可以用一種全球徵才的專案來進行,而有能力的人才,也有機會找到全球工作,但不需要全球移動的可能性。我們可以自覺,在這個匯流無框架的年代,有很多方法能將夢想極大化,千萬不要落入魯迅在《阿Q正傳》裡面所描述的那種被釘住的困境。(原文刊於數位時代雜誌2014年6月號) .

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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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