[盧諭緯] 問題不在網軍,是價值信念!
[盧諭緯] 問題不在網軍,是價值信念!
2014.12.01 | 科技

激情的周末結束了,不論結果是滿意或是失望,但終究有了答案。在許多的政治評論都提到,網路或說是鍵盤世代,改變了這一場選戰。特別是最受矚目的台北市市長選舉,柯文哲應用網路數位工具,打了一場漂亮的非典型選戰,然後,很多評論說,國民黨是輸在沒有網軍,以後要加強佈署。看到這樣的說法,我笑了,真的,問題不在網軍,而是價值信念。

數位工具?其實一點也不創新

如果要談數位科技對這次選戰的影響,我不會用「創新」來形容,而是執行力很不錯,很多地方都到位。從工具的角度,柯文哲這次所使用的工具,與兩年前的總統大選相比,其實差別不大,Facebook、LINE、Youtube,這些社群工具,在當時早就出現,而且也被廣泛使用,甚至在三月的學運時,運用的靈活度,就我來看還比此次來得高。相較之下,這次柯文哲陣營亮點,反而是開放官網API,將手中的資料開放,讓支持者去幫他將訊息盡可能的極大化傳播。

但要做到這一步,坦白說並不容易,10月時我曾有個機會與柯文哲訪談,他也不諱言,一開始也擔心,如果被拿去Kuso,或是變成對手攻擊的素材怎麼辦?後來與幕僚談過後,他相信,如果你心存善念,想要改變事情,全世界都會來幫你!從選舉結果看,似乎回應了這樣的說法。

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(photo/柯P新政網路截圖)

另一個問題就來了,這些工具其實都是開放的平台,柯文哲能用,其他人也能用,但為什麼效果差這麼多?今天我看到一則新聞,國民黨籍的宜蘭縣縣長候選人邱淑媞出來喊冤說,自己也有經營Facebook粉絲頁,而且還是不假他人之手自己寫,但是都沒有人按讚。

為什麼要幫你按讚?

是了,這就是關鍵。為什麼沒有人按讚?如果將候選人也看成一個商品,在商業世界經營粉絲團的小編都知道,粉絲團的經營,不是把訊息發出去就好,而是要確定你想要溝通的粉絲是誰?你希望傳達的共鳴價值是什麼?與你的受眾間的情感關連又是什麼?一味的推銷,反而讓人更反感。

比如說宜蘭縣,也許是我刻版的印象來解讀,宜蘭縣縣民在乎的,應該是能面對面接觸的機會,大於在網路上的Facebook接觸,或者說,比起都會區,對宜蘭縣民而言,Facebook並不是他們主要接收訊息的管道。沒有搞清楚自己要跟誰溝通什麼,投入再多,真的,一切只是白費力氣。

再比如連勝文,他在Facebook上的訊息露出也不少,不過從我非常不客觀的個人Facebooke觀察,出現的正面訊息,很多是連陣營自己下的廣告或贊助貼文,而相對負面的訊息,都是我朋友轉貼分享,這一來一往的傳播影響力,不用多說,大家都知道。

為什麼大家都說某些人的壞話呢?一定是有網軍!我又笑了。前幾天,我唸小學的女兒跟我說,她也好想當鄉民,我說,你有在上網吧?那你就是鄉民啦!她有點似懂非懂,但這就是事實。每個上網的人都是看熱鬧的鄉民,都是把訊息傳播的網軍。

只要有網路,人人都是鄉民

對於傳統的思維,特別是典型媒體思維,習慣的還是一種由上到下的單向守門式思考,但現在以網路為核心的傳播形式,是一種點對點的分散式架構,在舊的架構中,只要單一節點失靈偏差,就會造成整體系統癱瘓。這也是許多人對傳統媒體報導不滿,因為只要老闆或總編一聲令下,新聞就不是新聞了。

但在點對點的架構中,不只是傳播組織內的成員,只要是對某個議題有興趣的專家們,就可以在原有的訊息上,不論是主動在PTT上爆卦,或是在Facebook上回文,立刻就有新的論述誕生,直接參與行動。這也是為什麼,這段期間,許多打臉文的出現,MG149的攻防就是有趣的觀察。

面對多樣的訊息,做為網絡中的成員,也可以開始有更多的面向,去思考、比對每一則訊息背後的意義,而不再像以往,媒體說什麼,我們就照單全收,這也是為什麼,網路與傳統媒體所呈現的世界,是平行的存在。

如果以資訊系統的概念來類比,就是只要每個節點裝載了相同的通訊協定(Protocol),這個網路就可以自動運作,不需特別人員下指令;甚至,原本不同群的單位組織,只要有了部份成員或意見主張的連結,馬上合併成一個更大的網,傳播效果立刻十倍速展開。

但同樣的,也往往會因為意見不合,很快又碎裂成各自獨立的網絡。別再問網軍是誰,別再替「婉君」貼標籤,只要你能上網與朋友Facebook互動,與朋友在Line群組聊天,分享Youtube影片,每個人都是網軍啦!

也因為人人能行動,所以它不會是能夠被數人頭的團體,沒有人知道這個團體規模究竟有多大,自然也就無法用傳統的「經營」概念來看待,它可以被經營,但必須是有一致性的清楚價值,且持續性的溝通互動,而不是選戰的兩個月來沾個醬油就會成事。

當然這裡面也有系統的風險,因為每個人都有其價值偏向,且也喜好看到與自己立場相近的說法,再加上Facebook或其他平台所謂「大數據」演算法,你多數時候都會看到與你相近的觀點,某些時候,往往會造成小圈圈之間的取暖自high,誤以為這是外在環境的輿論氣候。所以當面對眾多訊息來源時,反而更要提醒自己,抱持一種質疑的態度再去轉貼分享,而不是讓訊息任意的流散。

很重要說三次:價值、價值、價值

還有,別以為網軍都是年輕人(如果年輕人的定義是20~30歲學生的話),更多的反而是像我這種,50歲以下的上班族,上有父母,下有年幼孩子,工作忙盲茫,但我們也因為工作的關係,社會歷練多,專業知識夠,看著世界變化如此快速,而台灣社會卻因為被許多舊思維綑綁而跨不出去,我們的確對現狀不滿,想要改變,而網路平台是我們最便利的參與工具,將朋友的分享,再加上自己的評論觀點,意見很容易就滑出去了囉!

所以什麼會打動我們?是價值信念。柯文哲很多地方其實也有待商榷,比如對女性的言論,甚至或多或少還是有著專業精英不自覺的驕傲,但在選戰中,大家看著他靠著認真讀書成為被台灣社會尊崇的醫生的成長歷程,再從口拙甚至有點白目的醫生,努力學習政治領域知識,讓自己進化,他將所有資訊公開,落實不插旗、不跑宣傳車、傳達出真誠、努力、不斷學習進化的價值主張,對於每天努力想要讓自己跟社會變好的中產階級而言,的確很有吸引力。參與桃園市中壢區市議員的綠黨候選人王浩宇,也是類似的狀況,有明確的主張,社群工具就能將價值擴散。

今天,柯文哲開始落實政見,將競選經費公開,並邀請全民參與,公開遴選勞動局長,立刻就有民間團體出來質疑,委員多是公會代表,缺少女性、外籍勞工等代表,合理性與正當性不夠,這是一個有趣的辯證開始。我支持柯文哲公開透明、全民參與的主張,但公開透明與全民參與,重要的是一種價值討論的過程,特別是在目前仍是代議制的情況下,最後的決定與責任承擔,還是得回到柯文哲身上,而不該一切都丟給全民決定,不然我們何必選巿長?我不知道他能不能做得好,但我真的期待因這場選戰,我們可以真正從看熱鬧的鄉民,變成有價值意識的公民。

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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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