[芬蘭現場]離開Rovio，台灣女生北歐勇闖創業路|數位時代 BusinessNext

1萬4千人的會場裡，創業家、投資人、媒體記者、產業人士穿梭在Slush的會場，在這個歐洲的創業盛會裡，亞洲人仍是相對少數，一個東方面孔的女孩，在人潮中，急急地走向會場另一邊，要赴下一個約談投資事宜。她是王若馨(Stella Wang)。

年紀不到30歲，王若馨卻已經有相當亮眼的職場成績。曾經，在紐約視覺藝術學校(School of Visul Arts)唸圖像設計及廣告的她，是廣告界的明日之星，在2010年期間，得過包括ADDY Award、AFF Award、以及Clio Award廣告圈重要獎項的金銀獎，但看似在人生高峰，因為整個廣告環境受到數位化衝擊，王若馨眼見比自己年長的廣告界前輩，在一夕之間失去了工作，讓她心生警惕，決定轉赴歐洲瑞典繼續進修科技知識，這一轉，讓她從藝術領域跨進科技圈，也從人人稱羨的專業經理人，變成一個創業者。

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「我覺得我可以做更多的事情，」在赫爾辛基的咖啡館裡，王若馨說著她的創業故事。14歲就出國當小留學生，因為家裡經商，父親原本希望她能夠同樣選讀商學相關科系，但很有主見的她，堅持要讀自己喜愛的攝影及視覺設計，就學期間很幸運地就在知名廣告集團BBDO旗下的Proximity行銷公司擔任實習生，畢業之後，又順利進入廣告公司DDB，3年就升上藝術總監。但看到科技正在改變許多產業，王若馨轉赴瑞典就讀互動科技，不但開始熟悉了科技，也在此結識了創業伙伴Joonas Jokela。

來自芬蘭的Jokela，從小就展現程式的天份，16歲時，就開始接案，幫企業客戶寫些程式；大約18、19歲時，一度破解了芬蘭知名運動手錶公司Suuto的產品程式，被延攬進入企業幫忙修復程式。「後來覺得芬蘭有點無聊了，所以決定去瑞典看看。」Jokela說，當時跟父母說要去瑞典，「他們只對我說了句Good Luck!」

一個看似宅男的科技怪才，一個來自藝術領域的女孩，因為課堂上分在同一組做專案而有了交集，「Jokela 就是典型芬蘭人，有點害羞，前三個月我們大概就是早安、再見打招呼，偶而討論些課業問題。」王若馨笑說，她還問過Jokela，「Javascript跟HTML有什麼不同。」

背景如此不同，但漸漸發現兩人同樣對互動科技有興趣，於是決定試試創業，兩人選定地圖與數位出的領域，不過在準備期間，他們到處參展學習，因緣際會認識了Rovio公司的人，當時Rovio想要發展品牌及一些新科技計畫，於是邀兩人加入。「如果只是做遊戲，我可能沒那麼大的興趣，但他們想做娛樂品牌，這點就跟我過去的專業產生關聯。」王若馨說。

加入Rovio之後，他們進入Magic Lab部門，負責新產品業務的開發。兩人曾一個負責行銷營運、一個負責開發架構，推動了Rovio與麥當勞的O2O合作計劃，當消費者在麥當勞玩Angry Bird遊戲，就可以獲得額外的道具，這個計畫2012年在上海推動時，讓麥當勞漢堡銷量增加了42%。Jokela另外還負責Rovio與三星智慧電視的合作案。

然而，因為種種內部因素，Jokela先離開了Rovio，具有豐富前後端架構經驗的他，開始擔任新創團隊的顧問工作，而王若馨雖然還留在Rovio，但隨著Angry Birds的退燒，她也在思考，遊戲只能是遊戲？或者它可以是一種更廣概念的品牌加服務?

「我們覺得，做遊戲不是遊戲，而是探索一種互動的方式。」王若馨近期卸下產品經理一職，離開了工作三年的Rovio，決定與Jokela在芬蘭一同創業，成立Dazzle Rocks公司，投入遊戲品牌的開發。「我們希望成位數位界的漫威公司(Marvel)！王若馨說，比起迪士尼，漫威更著重在原生故事的開發。

很多遊戲公司都想做類似模式，Dazzle Rocks有何優勢？王若馨比較，很多遊戲公司就只有遊戲的開發人才，卻沒有品牌營運及行銷的經驗，而他們過去的歷練及專長互補，是最大的優勢。目前團隊總共5人，除兩人外，另有一人負責遊戲世界觀的設定、一人負責角色設定，還有一人則是程式開發。

目前他們正在建立故事的架構原型，故事的主軸是一群在實驗室失敗的怪獸們，如何進化自己的旅程。王若馨說，「故事的主角就像一般人，我們都不是超級英雄，但卻可以透過考驗，讓自己變得更好、讓世界變得更好！」

採訪前一天，才剛談下第一筆資金，王若馨說，創業還在非常初期，如果投資只談錢很麻煩，他們希望投資者可以帶入其他的資源。因為在台灣出生、長大，自己的父母也仍住在台灣，她說，西方人有品牌概念，亞洲人較擅長服務，明年一月將回台灣，評估設點的可能性，希望有機會與台灣的藝術、科技人才，或是通路、行銷等資源連結，一起努力打入國際市場！

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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。