[Meet創業之星]研發獨門教材，希平方讓你看YouTube學英文|數位時代 BusinessNext

靠著翻譯YouTube影片學英文的方式，由希平方團隊推出的網站「看YouTube學英文」，成立兩年來已累積5萬名會員和17萬名粉絲，今年六月還推出獨門課程「攻其不背」，透過同時訓練聽說讀寫的計畫式學習，讓學英文變得更加全面、有效率。

由兄弟檔曾知立、曾知業成立的希平方，兩人因為爸爸的關係，從小英文就很好。原先爸爸因為從事貿易，常需要和外國人溝通，因而自學英文和阿拉伯文，哥哥曾知立回憶，以前爸爸常用複讀機學習，把三、四台機器都按壞了，在1985年爸爸更直接成立懷澤公司，自推語言學習機。

爸爸自學英文的成果，連帶改變了弟弟曾知業的一生。原來就在曾知業國中畢業後、等待上高中的暑假空檔，爸爸決定來個英文特訓，以自己整理的學習方法，用五本空音進階、等同大學程度的教材訓練弟弟，每天學習6到8小時，聽書讀寫並進，就此奠定曾知業的英文基礎。

上高中後，曾知業在英文課時並沒有特別認真，也沒有上補習班，但成績依舊很好，甚至引來老師好奇詢問。大學考上交大電子，直到唸完研究所後，期間也沒有特別加強英文，在沒有準備的情況下報考多益，沒想到考了890分，順利拿到金色證書。事後回想國中畢業後的那段特訓時間，「這是個徹底改變我一生的暑假，」曾知業笑著說。

雖然曾知立不像弟弟一樣，經過暑假的英文特訓，但英文也很好，後來到美國唸書、工作，弟弟則選擇到竹科就職。兄弟雖然分道揚鑣，但曾知立卻一直覺得：「爸爸這麼好的教學，應該用網路系統化呈現才對。」於是兄弟倆決定辭去工作，一起創業。

在輕度學習上，希平方透過網站「看YouTube學英文」和粉絲團，率先吸引大量想學英文的人，由團隊精選影片、翻譯中英字幕，也提供單句重複、收藏單字和佳句等功能。粉絲團則透過張貼片語的方式，讓使用者在零碎時間內學會特殊用法，目前網站已累積5萬名會員和17萬名粉絲。

曾知立認為，雖然YouTube影片很多，本身也有英文字幕功能，但並非所有影片都適合學習，由系統自動翻譯的字幕也不一定正確，因此團隊堅持每支影片都由成員精選，百分之百自己翻譯。目前團隊中有三位中英文編輯和外師顧問，力求影片正確性。目前網站共有600支影片，約維持一天產出一部影片的速度。

希平方同時也和各大媒體或內容網站，《商業周刊》、《親子天下》、女人迷、《天下》、UDN、癮科技等，進行英文教學的專欄合作，增加知名度。此外，也和翰林出版合推數位學習平台，共同製作適合7、8、9年級生的線上影片教學。

但推出網站只是團隊的第一步，自2012年成立以來，團隊就不斷研發重點產品「攻其不背」，也就是將爸爸神奇教學法系統化的產品，終於在今年6月推出。曾知立表示，這是一種同時訓練聽說讀寫的計畫式學習，強調不用背誦，全都由團隊自製教材，甚至另聘美國資深編譯Mr. Stewart（前《The China Post》責任編輯）校訂。

目前「攻其不背」已有200堂課，依個人學習速度不同，每堂課約需45到80分鐘，在學習過程中，系統會偵測個人的英文程度，自動選取下一堂課程。課程同樣從YouTube影片出發，只是提供更多功能，像是文法解釋、句義分析、口說練習、跟讀對照、聽寫測驗等，也設有發問小秘書的機制，提供一對一個人的專屬家教。

「攻其不背」以課程數計費，目前定價為120堂6000元、30堂1800元、60堂3300元，使用者需於半年內上完課程。目前團隊也正和企業用戶或學校洽談合作，尤其希望偏鄉地區的學生，也能擁有好的英文學習環境。

雖然目前團隊擁有網站端和課程端兩種產品，但曾知立認為，兩者服務並不互相衝突：「網站是基礎的輕度學習，課程則是長期的系統學習。」未來團隊也打算開發App，並從台灣出發，鎖定大中華區學英文的使用者。

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（圖說：希平方團隊，從左至右為共同創辦人曾知立、設計Reha、編輯Silvia、共同創辦人曾知業。圖片來源：林衍億攝）

【創業教我的事】創業需要強烈動機；創業需要完全投入；創業不要擔心抄襲；創業不能故步自封。還有最重要的，創業者要懂得廣結善緣。

Q1.創業至今，做得最好的三件事為何？
專心經營網站內容，目前已達17萬粉絲。投資研發學習系統並申請專利，築夢踏實。積極推動異業合作，已和多家企業、媒體、出版社洽談合作計畫。

Q2.最常被客戶或投資人問起的事情？您會如何回應？
「網路上免費學英文的資源那麼多，希平方為何與眾不同？」
網路上大多數免費分享的資源出處不明，分享者的程度參差不齊，對於在茫茫資訊海中尋找解答的學生來說，是很大的困擾。但希平方團隊成員深耕英語學習15年，對於教材正確性要求嚴謹。

團隊 Team
技術、設計、業務、中英編輯共10名

公司服務 Project
網站：看YouTube學英文
英文課程：攻其不背

成立時間 Founded Time
2012年2月

主要用戶 user
老師、學生、上班族進修、企業團體

商業模式 Business Model
網站免費使用，課程依照堂數收費

網址
http://www.hopenglish.com/

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。