[朱平] 想得更深,看得更遠
[朱平] 想得更深,看得更遠
2014.11.14 | 名人觀點

我一直相信一個真正成功的創業人,一定也是一個哲學家或思想家。台灣目前因食安問題而引起的恐慌,更是因為我們缺少想得更深、看得更遠,能創造生生不息、有生命意義的生意人。只要活在世上,我們是離不開認識自己及認識生命意義的。因此只要有機會,我都建議大學生需選修心理學與哲學,藉此建立起對心理學、哲學的了解,等到人生更豐富時,就能比許多人想得更深、看得更遠。

在目前全球化的數位世界裡,已經沒有所謂先行者的優勢。若要能讓自己的產品不被大宗物質化(commoditized)、市場不被破壞(disrupted),唯一的方式就是要能想得更深、看得更遠。(我沒有談創新,因為創新已被過度使用而變成無意義的語言。)

因此,Coaching、Thought Leadership、Inward-bound Courses、Mindfulness、Idea Retreat就變得越來越重要。如何讓成功的創業人、經理人能往內去尋找,而不是陷入只追求物質的成功,不僅忽略了家庭,甚至因貪心走捷徑犯法。想得深、看得遠的大哉問及哲學探討、自我覺醒的課程,更能幫助成功的創業人、經理人超越尋求身分、地位、金錢的過度渴望。這種靜心內省的課程更提供另一種安定及修煉的哲學思想。彼得.泰爾(Peter Thiel,註)也定期舉辦思想家會議,這也是為什麼一個Thought Leader需要心理學、哲學的涵養及滋潤。

想得深、看得遠是尋求一個更好的世界,也是強調思想的重要性。

今年10月Ming在台東都蘭山旁舉辦第七屆的「更快樂營」(Happier Retreat),共有18位學員參加。雖然她為此課程非常忙碌,但我看到她的「更快樂」,是來自於深度地與一群「準備好」的學員互動,看到學員的突破,勇敢地面對真實的自己,並開始選擇養成新的習慣,從行為改變中找到自己,承認自己的脆弱,唯有勇敢做自己,才能讓自己找到真實的快樂。通常參與者是女性居多,但讓我最興奮而且感動的是,這一屆有6位大男生願意挑戰自己,走出舒適圈。台灣的男生仍是有希望的!

當一個人準備好時,只需要有一個正向力量的環境、一群有同理心並可以信任的夥伴,大家都會有突破、重生的體驗,這是不分性別的。唯有一個安定且做真實自己的領導者,才能有一個無恐懼、互諒、互信、有更高目的的團隊及家庭。

看到「更快樂營」對這些學員的影響,更讓我確定想得深、看得遠是可以鍛鍊的。如果人真的是每間公司最重要的資產,那我們對這項重要資產做了些什麼努力?想得更深、看得更遠,才能讓你遠離急功近利,專注在建立一個永續的生意上。是時候讓我們再一次思考,我們真正創業的原因是什麼?成功是什麼?快樂是什麼?聰明的數位創業人你知道嗎?

註:為PayPal的共同創辦者之一。

Homework

1.請上網閱讀文章,並去誠品購買《從零到一:PayPal創辦人Peter Thiel在史丹佛的第一堂創業課》這本書,以及了解PayPal Mafia。
2.請上網了解有關「更快樂營」的資訊。

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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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