[Meet創業之星] iPhone專屬口袋相簿來了，Maktar讓你拍照不用再刪照片|數位時代 BusinessNext

產品設計落實減法哲學

Maktar團隊的三位創辦人陳良信、蔡辰甫、詹翔宇皆來自不同領域，結合彼此在App設計、Mac軟體設計與蘋果週邊產品開發等經驗，於2014年4月成立團隊。Piconizer口袋相簿是支援iPhone的照片、影片儲存裝置，瞄準的市場痛點很直接，就是民眾「照片儲存」的需求，幫助使用者能更便利的整理照片、手機空間。

陳良信表示，對於iPhone使用者來說，要整理手機空間必須要透過電腦連接，過程十分繁複。而大概人人都有這樣的經驗，當你要拍照片時，手機顯示儲存容量不足，於是你開始刪除照片，刪到覺得容量足夠了才開始拍照，但整理手機容量的當下，反而卻錯失了拍照時機。陳良信認為，這樣的過程其實有些倒因為果，「我們想解決的，就是這麼簡單的需求。」

蔡辰甫也說明，在上募資平台前，團隊曾進行市場調查，發現目前使用者的儲存需求還是以照片為大宗，而團隊在產品設計上落實減法哲學，除了照片、影片儲存外，也僅有備份聯絡人的功能，因為太多功能反而會影響使用者經驗。

目前Piconizer提供32GB、64GB和128GB三種儲存空間，適用iPhone5以上產品，使用方式也十分直覺，將裝置與iPhone連接後，會自動啟用App，使用者就可以在App中編輯、搜尋照片，把手機裡的照片直接轉移至Piconizer中。另外，隱私保障也是一大重要功能，使用者可以為自己的照片進行加密。

跨出台灣，下一步進軍紐澳市場

陳良信表示，有趣的是，也許是產品的使用方式很直覺，讓Piconizer有60％的購買族群是女性，顛覆傳統3C產品以男性為主要銷售對象的刻板印象。目前Piconizer以線上預購銷售作為主要通路，線下實體通路仍在規劃中。而團隊下一個目標是將台灣的成功經驗，複製到海外市場，首先會先選擇紐西蘭、澳洲市場，因為當地人口數與台灣相當，也能作為小型英語系國家的試驗地。

雖然Maktar第一款產品就獲得市場好評，但團隊並不認為自己是硬體製造公司，而將自己定義為一家軟體公司。目前不只做品牌跟產品，也做IC方案技術授權，未來將透過軟硬、服務整合，持續思索更多的可能性。

（圖說：Maktar三位創辦人詹翔宇、陳良信、蔡辰甫。照片來源：侯俊偉攝影。）

【創業教我的事】

創業就像打怪，一點也沒有捷徑，每個階段總是有未知的怪要擊敗。創業需要伙伴，就像海賊王魯夫在一路上得到別人的幫助，永遠不會知道曾經跟你共事的人，未來也許會成為公司成長的助力。

【創業快問快答】

Q1.服務的創意來源？
身邊的朋友在同遊東京晴空塔時，想拍照錄影卻發現自已的iPhone空間不足。轉身問創辦人陳良信「你不是蘋果專家，怎麼辦？」。當下注意到這麼簡單的需求，卻需要透過電腦先預先整理 iPhone空間，才能繼續使用，如果能獨立讓 iPhone 有一個可攜帶的相片圖庫該有多方便。

Q2.目前該服務的獲利模式為何？
有別於Android裝置開放性的不同，民傑資科在於 IC 方案以及 App 軟體具有領先的技術，可提供相對較於封閉的 iOS 裝置有外接儲存裝置的產品。容量的大小一向是蘋果習於操作的手法，這類產品將可提供消費更多的選擇，以及更便利的方式來管理自帶的資料。同時該技術將可運用在 iOS 裝置與外接裝置的高速傳輸，應用在影片播放剪輯、音樂製作、光學產品以及Sensor 感測都將有極大的發展空間。

Q3.希望提供這個社會什麼價值？希望解決甚麼樣的問題？
iPhone的成功給我們帶來的啟示是，只要用心的經營使用者體驗，短期可以做出產品差異化，長期來說能夠培養出粉絲經濟以及產品黏著度。

【團隊資訊】
公司名稱：民傑資科股份有限公司
產品名稱：Piconizer 口袋相簿
成立時間：2014年4月
團隊人數：9人
網址：http://maktar.com

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。」

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。