阿里巴巴杭州總部來台搶人才，鎖定互動設計、視覺設計|數位時代 BusinessNext

誰說台灣人才失去競爭力？中國網路公司紛紛來台獵才，繼獵豹移動欲在台灣大舉招聘研發人才之後，阿里巴巴集團旗下11個事業部的UED（用戶體驗設計）部門也宣布來台聯合徵才，招募UED人才無上線。

隨著消費趨勢的改變，UED的重要性也愈來愈高，對UED人才的需求也逐漸上升。阿里巴巴無線事業部UED設計總監楊光及天貓事業部技術部UED總監黃毓芳特別來台一週，鎖定台灣工業設計、廣告設計及視覺傳達科技學校的學生，21至23日將在台科大、北科大、交大、實踐、世新等5所大學舉辦說明會，23、24日完成三階段面試。正式聘用後，將於明年6月畢業後正式到阿里巴巴杭州總部工作，與上千位UED設計師共同學習。

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（圖說：阿里巴巴無線事業部UED設計總監楊光（右）及天貓事業部技術部UED總監黃毓芳特別來台面試，招聘新員工。圖片來源：郭芝榕攝影。）

實習計畫成效不錯，決定來台招募正式員工

阿里巴巴無線事業部UED設計總監楊光指出，今年3月在台灣針對淘寶UED舉辦第一次實習生招募，共有幾十位學生在暑假到阿里巴巴杭州總部實習1-3個月，實習生陸續進行轉正面試，明年6月將到總部工作。這波實習生以台灣居多。

楊光說，「我們很看重台灣的人才！今年的實習計畫試水溫，發現台灣學生表現很優秀，不但學習能力強、態度認真、做事成熟，也有國際化視野。這是我們第一次決定來台向學校招聘正式員工的原因。」這次亞洲徵才主要鎖定台灣和香港。

阿里巴巴UED人才招募條件：看重人才潛質

楊光在阿里剛成立UED的時候就加入團隊，他說，「我們希望成為全世界最優秀的設計師團隊之一，希望我們招到的設計師有同樣的夢想，為數以億計的消費者提供更好的體驗，希望同學們跟我們一起懷著夢想，創造奇蹟。」

這次鎖定五間設計科系相關學校，招募交互（互動）設計師、視覺設計師。楊光表示，阿里巴巴都是互聯網產品，每個部門都有很多產品線，UED產品的需求大，希望UED設計師把產品想法翻成用戶語言，保持良好的用戶體驗，將根據每個人的特點分配到不同的崗位。

23、24日的面試總共有三關，第一關由資深經理面試，考察專業。第二關則由6位各事業部的UED主管，包括楊光和黃毓芳進行面試，篩選員工適不適合阿里巴巴，除了差異化和國際視野，是否具有好奇心、冒險心及更開放的心態也將是挑選的重點。第三關則是人力資源主管。

此次對UED人才的招聘要求，主要看重專業技能、學習能力，特別重視學生在職業發展上的潛能，希望找到有想法、高效執行，並擁有積極向上正能量的人才。

學生的產品實作經驗是否為徵才必備條件？楊光說，我們看重產品實作經驗，但不是最重要的，主要看重學生的潛質，因為加入阿里巴巴後都有完整的教育訓練。試用期三個月，每個月都會持續觀察新進員工的狀況，阿里巴巴重視員工的成長、學習情形及心理狀態。

至於薪水的範圍，楊光不願透露，只表示跟中國網路公司同業相比，阿里巴巴開出的薪水絕對具有競爭力。楊光強調，除了薪水，阿里巴巴是很大的平台，可以讓學生跟數億用戶及上千名UED設計師一起學習、發展，是非常難得的機會。

據了解，目前阿里巴巴集團的員工中，來自台灣的員工可能有超過百位。有上千名UED設計師，來自海外的UED員工並沒有確切統計數字，但至少超過UED員工總數的10％，而以台灣員工所占的比例最多。

到中國工作，台灣人可以更積極主動

阿里巴巴天貓事業部技術部UED總監黃毓芳是台灣設計師，在中國工作5年，三個月前加入阿里巴巴天貓事業部做UED。黃毓芳說，設計需要差異化才能碰撞不同，台灣的生活經驗很多元，阿里巴巴看重創新創意，文化很能包容台灣人。

黃毓芳說，阿里巴巴集團中，各大事業部都有各自獨立的UED，對招募人才的要求也不同，像是天貓UED要找的就是具有品牌、時尚觀念的設計師，阿里雲則希望找到了解雲端技術的設計師。集團下有一個專業委員會，會按照集團的人才策略，容許大家「轉崗」（跨部門轉職），進行人才互通和交流。

身為到中國工作的台灣人，黃毓芳給台灣人的建議是「可以更積極主動」，台灣人雖具有謙讓的美德，但很多時候太過謙讓往往讓好的能力很難被看見。

到中國工作一定會有文化適應不良的問題，黃毓芳希望台灣人可以有更開放的心態，不要去在意文化差異，將焦點放在學習別人的優點，知道自己的目標是什麼，將會成長得非常快速。

楊光則說，最大的差異應該是飲食，胃口要逐漸習慣，中國食物相對較重口味。黃毓芳說，杭州的飲食口味很接近台灣，總部有三層樓美食街，也有許多台灣人開的店。

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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。