南方商業家和北方經濟學者,齊聚北大過招
南方商業家和北方經濟學者,齊聚北大過招
2005.10.15 | 科技

從一九九二年鄧小平的改革開放政策開始之後,從「江浙」到「廣東」崛起了一批實業家,他們用土法煉鋼的方式打造出一個個市場奇蹟。現任光華管理學院副院長張維迎指出,這幾年這群南方的商業菁英紛紛到北大來進修,當北方的經濟學者或官員,遇到了真正的創業家,也就是南方的「務實」遇上北方的「務虛」這兩股勢力的結合,讓彼此都從身上學到了很多東西,「雙方都對話就是現代中國管理教育的最佳教材,」張維迎說。 這是當今中國EMBA課堂上最壯闊的一頁,全國各地學生利用每週四到週日四天,齊聚北京上課,通常是學生講一節課,老師也講一節課。北大EMBA主任武常歧就坦承,「的確也有老師實力不夠,被學生轟下來的情況!」

北大提供南北交流的平台

二○○二年中國開放三十所大學開始設立EMBA課程,幾年下來歷經第一屆招生的摸索期,第一屆畢業生也已經畢業,每一所學校必須找到自己的核心能力和定位。 但是顯然只有北大、清華及中歐具備「全中國招生的實力」,其中北大的全國性網絡之強悍,在一個星期內,東北到哈爾濱、大連,西到成都、鄭州,南到深圳等,舉辦了EMBA說明會,而且每一個城市都有北大校友參與。二○○五年甚至直接打進了上海的「市場」,無視於復旦及中歐存在。「中國南北交流的平台,也是北大EMBA的目標之一,」武常歧說。 北大「光華管理學院」的誕生,來自於兩岸的激盪交會。一九九四年,北大經濟系和光華教育基金合作,成立了「光華管理學院」。光華管理學院的董事長,就是台灣潤泰集團的董事長尹衍樑。尹衍樑在台灣一路從文化大學歷史系考入政大企研所,再拿到台大管理研究所博士,在台灣商界以愛用MBA著名,同時他個人對於企管教育也有高度熱誠,尹衍樑最常對台灣媒體表示:「得英才而教之乃一大樂事!」北大光華管理學院每年至少吸收全中國五分之一的狀元前往就讀。

北大的三項競爭優勢

北大EMBA的優勢,莫過於全國性的「品牌」形象。過去在美國教育界就曾經做過一項這樣的調查:問及受訪者的心目中,全美國哪一所大學的「地理系」最優秀?結果有六○%的受訪者回答是「哈佛大學」,但事實上,哈佛大學根本沒有地理系。北大的歷史傳統,有助於品牌,即使在學術領域也一樣。 第二項優勢,是來自於「大師」形象。除了一九八五年即就任北京大學經濟管理系系主任的厲以寧被奉為「大師級」人物,包括現任光華管理學院副院長張維迎,也鼓吹利用「股份制」改造國有企業、鄉鎮企業以及其他所有權不明確的企業,張維迎也被視為中國青壯派的「理論大師」,一名EMBA學生就指出,他當時就是充著這些「大師」而來,讓北大EMBA充滿了「儒慕大師」的質感。

北大永遠站在進步這邊

第三項優勢,則是來自於歷史的格局視野。張維迎接受(數位時代雙週)專訪時就指出,中國現代商業管理人才養成,主要是來自兩股人才勢力的「合流」,一股是來自於北方傳統知識的系統,充滿濃厚的知識分子傳統,他們原本對於社會政治充滿了改革的熱情,但是到了一九八九年之後,他們轉而將熱情放在經濟及產業發展上面,也造就一批批的產業先驅,包括聯想集團的創辦人柳傳志等,都可以歸類成這一型,他們對於政策和科技,都有一定的了解。從五四運動到八九民運,北大一直和中國歷史上的「改革」運動連在一起,前衛的思想已成為北大的傳統學風,連商業領域也不例外。早在八○年代中期,現任北京大學光華管理學院院長、全國政協經濟委員會副主任厲以寧,就提出並堅持將「股份制」做為原來「所有制」的改革模式,而被外界封上「厲股份」的名號。一九三○年出生的「厲股份」,即使已經七十歲也還保持著激進腳步,他最早在北大引進各種金融和創投研討會,其中也包括了一九九七年中國最早的一個EMBA課程,儘管當時也不被官方所承認。「中國EMBA的崛起,象徵了中國產業界的重大覺悟:不能再用以前的管理經驗來做事了,」武常岐說。武常岐本身就是比利時魯汶大學博士,他也直接和西北大學凱洛格學院合作,「我們其實更重視企業家的修養,包括社會責任、對於中國社會和歷史的使命感。」武常岐也強調,知識份子的使命感,是北大EMBA未來最重要的傳統。誠如常來往中國教授EMBA課程的麻省理工學院史隆管理學院高級講師阿庫拉(John Akula)所言:「企業領導人常常過份地投注在自己的公司,而忽略了從大局思考,如果每個月有幾天時間跳脫出來、從宏觀面考慮策略,一定會有不一樣的結果。」北大光華管理學院的濃郁「學院氣氛」,成為許多人心中中國名校EMBA的首選。

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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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