第三方支付、群募平台發展緩步,張善政:政府已學到教訓
第三方支付、群募平台發展緩步,張善政:政府已學到教訓
2015.04.16 |

政策跟不上網路的發展,也迫使政府開始思考O2O虛實整合,為了掌握數位革命的國際趨勢,國發會從1月開始草擬「網路智慧新臺灣政策白皮書」,以全民協作方式在公共政策參與平台上徵詢民眾意見,目前已完成初稿,16日下午2點在「行政院開麥啦」邀請社群代表一起討論,28日將會召開250人的公民參與會議為初稿定稿,5月初將白皮書草案送進行政院。

行政院副院長張善政指出,第三方支付、群募平台募資金,台灣的腳步比較慢,所以才要弄網路智慧白皮書。政府已經吃過苦頭,第三方支付弄那麼久,業界也不是很滿意,有了這個經驗的教訓,讓行政院想推出白皮書,建構傳統實體與網路世界之間的訊息交換平台,與民間有共識就趕快推行政策。

行政院副院長張善政 
(圖說:行政院副院長張善政坦言,政府在網路的確腳步比較慢。圖片來源:截自行政院開麥啦。)

白皮書初步規劃涵蓋基礎環境、透明治理、智慧生活、網路經濟及智慧國土等五大方向如下:

方向1:基礎環境

這陣子常辦直播公民參與政策討論「虛擬世界法規調適」及vTaiwan,提升資通訊基礎建設,發展資訊安全防護網。

  • 台灣開放資料計畫發起人張維志:建議把網路資安隱私改為網路資訊交換,在資安裡加進網路資訊。
  • FlyingV共同創辦人林弘全:新創公司有法規調適,有可能納入具規模的企業嗎?
  • 跨領域網路工作者楊孝先:為什麼網路白皮書的架構是五大構面?前瞻就不適合趕上趨勢,前瞻是要預測未來的趨勢。白皮書沒有納入著作權、網路中立性及共享經濟。

方向2:透明治理

加速開放政府資料,滿足民間「知」與「用」資料的權利。

  • 自由軟體鑄造場顧問林誠夏:白皮書裡寫的開放資料到底是政府資料開放,還是開放政府資料?各部會對於這個字詞有不同的想像,如果是講Open Data,是開放資料,就要按照國際上的開放定義。(註:「開放」意指不論任何目的,任何人可自由取用、修改、分享資料。)

方向3:智慧生活

結合通訊與智慧科技,導入照護、教育、文化等各生活面向。

  • 中興保全健康照護事業處協理洪培修:遠距醫療在《醫師法》裡規定醫生要跟病患面對面,可是遠距照護只是健康調整,希望有法規鬆綁。另外,不是只有弱勢有照護的議題,應該擴大到一般需要被照護者。

方向4:網路經濟

強調創新創業,提升電子商務及網路金融的環境與安全。

  • PayEasy康迅數位整合公司總經理林坤正:過去外資進軍中國,所有網路的模式都可以先在台灣做,讓台灣領先中國3-5年,但現在沒有這個優勢了。反觀台灣,把市值100億美金的Airbnb趕走,不允許市值400億美金的Uber,官員應想的是如何讓這些共享經濟服務符合法規,台灣政府在法律能不能管少一點?

方向5:智慧國土

用資通訊建立人和社會的關係,包含智慧防災、智慧運輸、智慧城鄉。

  • Open Data聯盟副會長陳奕廷:我談智慧運輸,目前開放資料分省道和國道開放,但民眾要的是全面開放的資料。如果能開放監理所資料,可以把車險降低。另外,政府一直開發App,事實上民間已有許多應用,何不整合這些民間資源?未來應推動全面電子票券,蒐集民眾出門的資料,去做到資料無縫化。

  • 究心公益科技執行長莊國煜:智慧防災只談如何做防災,但要包含發生災害後的接地處理,因為災害後有很多資訊混亂的情況,需要彙整,讓不同部門、救災組織可以拿得到這樣的資訊。要去定位權責單位和窗口,可以在災害時緊急協調。防災、ICT建置是台灣可參與的機會,邀請國合會和外交部,可以把台灣經驗輸出到其他國家。

總的來看,虛實整合的概念立意良好,至少跨出第一步,但在徵詢意見的過程中,是否充分與社群交換意見?特別在智慧國土方面,跟社群溝通得更少,另外,智慧生活跟民眾息息相關,方向上是否真的有切合民眾的生活?既然要談透明治理及群眾智慧,政府各部會要做的就不該是事事都用「輔導」產業和「協助」民眾的思維思考政策方向而已。此外,要邁向真正的「前瞻」施政,就不只是把現在的趨勢名詞全擺在一起即可,首先要先確保名詞都定義清楚,而各部會也都能充分理解其背後的概念精神。

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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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