聽力雲談矽谷:你們想要創造什麼樣的企業文化?
聽力雲談矽谷:你們想要創造什麼樣的企業文化?
2015.01.22 | 創業

第49場創業小聚,主題分享則邀請新創隊聽力雲行銷長嚴心汝,分享他們到矽谷學習三個月的矽谷經驗,演講完整整理如下:

聽力雲行銷長嚴心汝說,有視力檢測但沒有聽力檢測,聽力雲提供免費的聽力檢測。嚴心汝指出,聽力不是受損才需要,聽力雲把檢測變得很有趣,規畫「亂世佳毛」等等主題。正在開發Erdo Player。

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(圖說:聽力雲團隊前往矽谷三個月,學習矽谷文化。圖片來源:林衍億攝影。)

聽力雲被SVTA Immersion Program選中,這個計畫由20位台灣天使投資人發起,資助新創團隊前往矽谷三個月,融入矽谷學習,並接受創投的諮詢和投資機會。

1、走訪知名大公司

矽谷的概念也慢慢在轉移,地理上也分南部和北部,很多軟體和人才已經往北部移動,建議創業家可以到舊金山,像Dropbox、Airbnb、slack和Twitter都在舊金山。

參訪蘋果、Google,印象最深刻的是,Google裡有很多工程師自發性的專案Slide Project,這些專案驅動公司未來的成長。大公司願意投入新資源,並勇於創新,推動公司未來有新發展和新趨勢。這是我們看到和很多台灣公司很不同的地方,雖然和績效無關,但是有很多未來發展性。

有一位矽谷投資人問我們的第一個問題是:「你們想要創造什麼樣的企業文化?」對矽谷人才來說,這是很重要的問題,是他們一開始就會思考並回答的事。

聽力雲跟Twitter的工程師聊天,發現大公司會用財務層面去思考「人才需要什麼」?很重視人在矽谷的創業環境中。

2、矽谷創業文化

矽谷的創業文化鼓勵失敗,要嘛就是趕快創業成功,不然就趕快失敗,而不是一直處於不上不下的「創業者」。他們提醒我們記得擁抱失敗,為自己訂里程碑,看能不能用盡全力達到?不行的話就趕快轉型,失敗不是很丟臉的事,而是讓你做別的事情成長,很重要的動力。而台灣很少人在談失敗。

矽谷大部分人都具有開放心態,給的都是建議,不會一開始就說這個想法不可行,這也是我們重新思考商業模式的動力。此外,他們認為想法不再是秘密,想法不需要一直不說,說出來反而會有很多資源投入。重要的是要有動手實做的創新創業精神,執行力對創業家很重要。

在矽谷,創業家專屬的語言是「Vallish」,就是用1分鐘簡短地說出自己的服務。而且矽谷對創業家很友善,創業也不是年輕人的專利。矽谷彈性而完整的創業生態體系,資源多、人才多,很多彈性機制,創業家沒有錢,但可以用股權去換人脈、法律資源。有很多資深的人投入創業公司,也有年長有資源的人跟創業者交流,希望把生態體系更完整。在矽谷會被迫思考,我的市場在哪裡?要在哪裡做生意。

3、該出發去矽谷了嗎?

你想要認識投資人、找夥伴、募資,還是發展國際市場?嚴心汝建議,一定要先確認目標,做好功課再出發,要想一下自己的創業階段在哪裡?你只有想法和原型嗎?有使用者了嗎?目標市場在哪?公司登記在哪裡?矽谷創投看不懂台灣的法規,一定要是他們看得懂的法規。

公司缺少什麼資源?去矽谷是尋找機會,長期維護跟投資人的關係,當你準備好的時候,就可以邀請創投投資,也可以加入矽谷的育成中心學習。

如果你是有想法的夢想家,先帶著想法去體驗,認識未來可能的夥伴,像AWS service Loft就是很好的交流空間。或是帶著你的專長去參加Hackathon和Meetup,或是沒有想法的話,也可享受免費的午餐。一定要試著體驗美國文化和消費市場。

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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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