「從1到n」轉成「從0到1」不一樣,我們需要那些「有閒有錢有經驗」的天使
「從1到n」轉成「從0到1」不一樣,我們需要那些「有閒有錢有經驗」的天使
2015.05.17 | 科技

國科會前駐舊金山科技組組長楊啟航博士,今日(5/17)早晨在中華民國科技管理學會假華山文創園區舉辦「創業教育工作坊」座談會中,針對台灣目前的創業環境提出了不少針砭。

座談會與談人(左起):楊啟航、吳欣珮、陳良基、周行一、溫肇東

楊博士首先指出台灣與矽谷的一些不同:「在台灣,加速器不過是育成中心換個招牌罷了」,他只提供地點、不一定真的有資金、產業資源連結、教學與經驗傳承。「在矽谷,加速器主要是加速你失敗,助你早日成功」加速器在團隊形成後,給你完整的資源可以加速你確定你是否能把你的點子執行成功。如果團隊有3年時間,你可能因為加速到每半年失敗一次,而有6次成功的機會。

「在台灣,一個團隊IPO就已經是最佳出場,其它我們都不看,就好像看棒球賽,我們只想看選手打全壘打。」因為這種觀眾心態(創業投資者的心態環境),我們只能偶而看到全壘打天才,我們很難看到像鈴木一朗、松井秀喜這種就算不打全壘打也可以每場安打的明星。「在矽谷,我們看到許多以併購為主的出場,製造出很多連續安打」因為併購以後,這些原生型的創業家通常會被併購對象閉鎖一兩年,然後就會放開這些創業家。這些創業家得到資金,通常都會不甘寂寞(因為個性使然),原生型創業家會再出來創業,甚至會變成天使。楊啟航開玩笑說,他稱這些人「有閒、有錢、有經驗」,他們變成其它創業家背後最好的資源,新的創業家或夢想佳,可以透過這些人直接得到創業所需的血脈(錢)、創業所需要的連結(人脈)、與創業所需要的經驗。

楊引用朋友的觀察指出,他們把創業家分成三種不同的類型「原生型」、「誘發型」與「感染型」。「原生型創業家」是無論在何種環境都會想要創業的人,他們對於創造新的事業有一種原生的渴望,他們最容易創造出新的role model,他需要持續地被報導發掘,來鼓勵新一代的創業家。「誘發型創業家」所需要的是環境,向矽谷那樣的環境裡有許多印度裔的創業家,在原來的教育環境裡他們是不會創業的,但因為矽谷的資源、環境的鼓勵,就被誘發出新創事業。最後一種是「感染型創業家」這些創業家,是因為某些價值觀影響而創業的,例如那些「小確幸」的新創咖啡館,正是因為這些價值影響與認同而出現的創業家。

楊認為現有的環境裡台灣有很好的創業成功可能,因為科技部(舊稱國科會)的努力,我們趕出了非常多學界的好技術到業界裡。許多矽谷同業的觀察裡發現,現有台灣的團隊技術含金量很高。但也因為團隊背景、技術的同質性太高,造成了「技術能力高、商業嗅覺低」的窘境,需要花時間去調教、練習,可能必須要多一些失敗,才能讓團隊最終得到成功。

楊啟航最後結論道:台灣全民難得有「鼓勵創業」的共識。政府也做了許多事,提出園區、提出資金、提出了許多連結的可能性。但是他認為我們必須要盡快「點燃早期投資者的熱情」,有這些早期投資者才能變成原生的創業環境。楊認為台灣在這一波的創業風潮裡非常有成功機會,但是,「擁抱必要的失敗,才能迎接真正的成功」,相對於上一代成功的創業企業,例如台積電等等這批成功的創業家,「這次真的必須要不一樣」,才能有一些新的可能。

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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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