貼近消費市場,紐約成創業聖地
貼近消費市場,紐約成創業聖地
2015.01.19 | 創業

從2015年往回推10年,這一段時間中,全美國成長最快的科技樞紐無疑是紐約。衡量創業社群的蓬勃程度,紐約緊追在矽谷之後,全美排名第二。不少科技媒體多次報導比較「矽谷vs.紐約──你該在哪裡創業」這樣的題目,業界著名的天使投資人、創投出來針對這個問題評論的人,更是所在多有。

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(圖片來源:Ed Yourdon)

根據紐約政府的數據,目前在紐約總共有5,993個創業隊伍、71個著名的創業孵化器或是加速器,針對建築、時尚、人機互動等領域招攬團隊。而這些人可能散落在大紐約地區162個不同的共同工作空間(Co-working Space),以每個月300∼500美元的租金,租到一個符合創業初期需求的辦公室。當他們需要募資時,活躍於大紐約地區的投資機構總共有159間,從非常天才型的天使投資人,到大型成熟的金融機構都有,產業鏈緊密而完整。紐約公共政策組織研究中心發表的數字指出,自2007年起,紐約的創業資本成交量每年都會上升30%,反觀其他地區,包括矽谷都在下降。

展現新的科技樞紐姿態

在創業社群方面,創業者需要跟其他創業者交流互動,單單2014年12月,紐約地區科技型的創業聚會Mixer或Meet up,中型等級以上就有398場。甚至連學界資源也大力灌注進來,大紐約地區從最北邊的康乃爾,到紐約市立大學、紐約州立大學、NYU、Pratt等學校,都有自己輔導創業的實驗室或學程。

這些統計數字在10年間飛快地成長,對科技界來說是非常獨特的。當全世界都在想辦法分析矽谷文化,甚至複製矽谷文化時,美國的另外一岸──紐約,這個金融、文化、時尚、媒體重鎮,卻正以一個嶄新的科技樞紐姿態崛起。

當我們考慮創業地點的時候,會從哪些面向評估?一般來說,創業地點這件事,跟城市和市場屬性非常有關。對創業者來說,這個城市有沒有足夠的投資者?業界的發展空間大嗎?潛在客戶在哪?周邊行業能發揮綜效嗎?容不容易雇到頂尖的人才?這些都是關鍵的因素。

這10年來的紐約,不僅滿足了這些條件,它還有一個矽谷沒有的特質,那就是年輕的不夜城文化,集合藝文、潮流、雅痞、流行和娛樂刺激於一體。越來越多的大學畢業生認為,如果一天至少都要在自己的創業項目上,投入12小時以上的工作時數,那麼僅剩不多的休閒時間,希望能夠讓自己徹底地放鬆,接觸多元化的社交圈,而這可以化約為「生活品質」的一部分。

從矽谷搬來紐約的創業隊伍就說,在矽谷會接觸到頂尖的工程師,但也只有頂尖的工程師而已,講的話、關心的事重複性非常高。但在紐約每天都有600萬人口進出,各行各業都能接觸得到,接觸到的客戶類型也多,才容易發展出貼近市場的思維。他們表示,如果想要打造一個天馬行空的計畫、大膽誇張的前瞻展品,可以在矽谷專心地打造;但是如果想要有人性化的設計思維、貼近市場、打造解決市場問題的產品,那麼應該在紐約。

另外一個思考的方向是,科技界最流行的一句話是:10年之內,所有的公司都會變成科技公司。這意思是,接下來無論是什麼產業,在營銷手法、數據分析、App應用等各方面,都會需要工程師的專才和科技力量的幫忙。科技產業的架構已經從製造、工程密集的框架,漸漸地轉變成活潑的軟體應用和消費產品整合。

文化生活的吸引力

從這點來看,紐約長年都是金融、時尚、廣告媒體、百貨、餐飲含旅遊的中心,這代表新創產品會在這幾個領域出現爆炸性成長:金融線上交易平台、線上購物(服飾、家居生活、美妝、時尚配件、奢侈品)、新媒體、飲品與餐飲管理等。許多創業者由於與媒體、廣告和時尚產業近在咫尺而得益不少,這就是紐約的吸引力。

有些人會擔心在紐約生活,租金開銷太高。其實在舊金山地區,房價和房租都已經超越紐約,還引起當地人抗議,反觀在布魯克林地區或是羅斯福島,房租相對便宜,出名的新創企業也已經把總部設置在這邊,包括古董購物拍賣網佔Etsy、顛覆教學流程的Amplify、群眾募資網站Kickstarter。另外,也可以觀察到,從西岸紅遍全球的企業,包括Facebook、Google、LinkedIn、Pinterest、Dropbox和Twitter,在東岸最大的辦公室也設在紐約,這帶進最好的工程師、設計師和產品經理,這些人力資源也回饋到紐約的創業社群當中。

紐約做為一個創業集散地尚在努力,還沒達到的目標,就是截至目前為止,沒有一個像是蘋果或Google這樣的全球巨型科技龍頭,是在紐約孕育誕生的。一旦有了先例,世界上的創業隊伍很有可能將會爭先恐後地搬來紐約。在幾年前,或許他們覺得除了西進尋夢之外,別無他法。如今紐約的吸引力,足以讓全世界的創業者收拾行囊向東轉移。

人口: 833萬(美國人口最多的城市)
主要產業:金融業(掌控了全球40%的金融資金)、媒體業、娛樂業
代表企業:電信公司Verizon、摩根大通、花旗集團

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(尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第248期)
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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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