[Internet20] 5位台灣網路創業家反思Internet 20年系列三:要想很多,才能打贏未來的仗!
[Internet20] 5位台灣網路創業家反思Internet 20年系列三:要想很多,才能打贏未來的仗!

網路是關於人的生活,今天我們不談商業模式,來聊聊人生。五位創業家,有人以台灣為主力市場,堅持了15年,有些則跨海到中國,參與堪稱最激烈血腥的戰場,或者成為國內外大集團的一員,也有人順利踏上IPO之路。
在青春正盛的年紀,感受到網路的召喚,踏上了通向新世界的偉大航道上,卻也碰到台灣網路業最困難的10年,家人反對、資金縮手、社會質疑,但他們還是無懼地揚帆,朝著夢想前進。走過那段一段不平凡的歲月,他們理解,原來,這些環繞個人小宇宙的經歷,其實豐富了人生的旅程,帶著不放棄的心,他們仍努力著下一次達陣!

圖說明
(人物由左至右)

葉建漢(時間軸科技創辦人):
1976年生。九○年末還在交通大學資訊系就讀時就開始創業,先後創辦了三間公司。2008年創辦時間軸公司,專供行動與社群服務,2013年遠傳電信以1 億投資,去年正式推出全新行動服務品牌FriDay。

高儷玲(優仕網創辦人):
1976年生。2000年在江炯聰老師介紹下,與研究所同學陳慶蔚創辦嚮網科技,針對大學生推出「優仕網」,是國內第一家開始收費的社群網站,成立15年,目前以導購服務「愛逛街」與Facebook備份服務「Flog」積極展開東南亞市場佈局。

羅子文(活動通創辦人):
1981年生。2009年和大學同學謝耀輝成立盈科泛利公司,2010年推出電子票券平台「活動通」,2012年決定全力轉進中國大陸市場,目前用戶數達一千萬人,並成功取得包括高通、英特爾旗下DCM公司兩輪投資,募得上億元台幣資金。

郭建甫(Gogolook創辦人):
1979年生。抓住App浪潮,與鄭勝丰和宋政桓兩位朋友,成立走著瞧公司,2011年推出Whoscall來電過濾軟體,全球用戶突破2500萬,曾被Google執行董事長施密特稱讚。2013年被Line母公司韓國Naver 宣布收購。

林志銘(愛情公寓總經理):
1978年生。大三開始接案寫程式,2003年與張家銘、林東慶、舒雨凡三位高中同學共同創業,成立台灣社群交友網站愛情公寓,2005年前進大陸市場,打下一片江山。2013年6月4日以台灣首檔社群網站個股上櫃。

Part 3: 時代的考驗,個人的成長

郭建甫:
我們都有看過 Paypal創辦人之一彼得•提爾(Peter Thiel) 的書《從0到1》,它裡面講一件事情,就是說真正的創新,是創出一項沒有競爭者的服務,對我來說,背後的反思,就是中國人的社群為什麼很難做出什麼真正很偉大的創新?

尤其在整個網路環境裡,我們在談的永遠是:我們有沒有可能複製出一個Line?

可是我們有沒有其他國家背後的人文思維、教育背景,鼓勵我們做出根本層面的、全然新鮮的創新,我覺得像美國這麼大,它很願意去投資那種很基本的東西:像是電動車,這件事情他有沒有可能有一個新的模式?在很早的時候從Tesla就開始做,你覺得他很瘋狂、他在做電動車,可是你不知道他電動車裡培養的很多技術,它會變成下一個世代讓整個美國獨佔全球產業的東西。

葉建漢:
台灣通常都沒有辦法學到這個世界的運作方式,像百度、阿里巴巴或是騰訊這些中國公司,對於未來佈局為什麼那麼緊張?因為現今每個人都在跨,運動公司覺得自己是科技公司、科技公司覺得自己是品牌公司,沒有人覺得自己是在自己的核心領域裏面,大家都在打生態圈,我覺得全世界新銳公司都正在學習這件事,但唯獨這二十年來台灣人都不習慣,他們只告訴你要專注,要focus,你做這個東西你就好好做十年,你不要想太多。可是現在很有趣的是,你就是要想很多,你才能打贏這場未來的仗。

圖說明

羅子文:
我在想我們這一代到底相信的價值觀是什麼?美國夢的一部份也好,我覺得我們這一代是沒有的,我不知道下一代有沒有啦。至少我們這一代看的是很務實主義的,看的都是錢,我覺得這不算是一種追尋。

開始創業到現在,我發現公司跟公司之間的競爭,其實是人才的競爭。舉例來說,台灣以前最聰明的人全部都從醫了,某個程度上,它也代表了這個世代的某個缺憾,就大陸來說,最精英、最精打細算的,全部都在做互聯網。

到現在為止,對台灣來說,關鍵的議題我覺得不是資本,而是「人」,人上面的東西反射回來的,不只是技術上面,所謂對互聯網的理解,是對這個社會的想像。

我非常羨慕在矽谷、北京的年輕人,每個人走在路上都是抬頭挺胸的,哪怕他前面關了一間失敗的公司,他只會更覺得這個國家、世代是有希望的,可是我每次回到台灣,特別我是南投人,就只有一個感覺,這地方十幾二十年沒有太大的變化,明天像是昨天。

郭建甫:
人才這件事情,我曾經請了三個獵人頭要公司找UI(使用者介面)設計師,找了半年都沒找到,那這些人並不是不存在,而是他們都在一些很優渥的地方,而我挖不動。如果我們想在台灣投資一個可以長大的網路公司,人,就是一個很大的問題,因為我們是跟全世界優渥的資本市場在搶人。

這一直是我們很想解決的問題,我們走出去全球化,但其實真正可怕的是全球化正在入侵我們,當所謂的資本已經不是物質、不是工藝了,而是「人」身上的時候,我們一整個世代訓練出來的教育,仍停留在思索如何更有效率、怎麼成本更低這些事,而不是想怎麼從人文思維的咀嚼探索,去作出顛覆根本層面的創新。

葉建漢:
你有沒有發現,網路時代中,「透明」是這個世界進步的主要動力,但台灣這個社會有權力的一代,卻不太喜歡讓世界看清楚他們,他們覺得灰暗的地方能保有安全感。

郭建甫:
我比較喜歡把一個東西往極端去談。我覺得「透明」這件事帶來的影響就是,科技其實可以用更舒服、安全的方式來服務我們。未來可能二十年後,我們再來看這個世代,其實會覺得活在這個時代的人很累,我們的手機為什麼一天到晚會有提醒訊息?為什麼我們每個人都會低著頭看螢幕?如果我們預期會那樣,就應該試圖在當下找到那些創新。

圖說明

台灣工作者不會跟外面比,因而,當身邊的人都是跟他用同樣的標準在做事的時候,對「什麼是卓越」這件事情,他就不會去追求,因為他認為他做的,跟隔壁的人差不多,他超棒、他想下班。

可是當我們公司被Naver併購之後,開始有日本同事、韓國同事出現,本地同事發現就會去跟他們比,然後他會想做的比他們好,這時,競爭關係就出來了。我覺得要鼓勵台灣的人,跟國際的人一同競爭,就必須去創造一個相互參照的環境,要不然我們對自己的標準無從比較,你也覺得差不多就好。

羅子文:
我反而覺得不會那麼規律,因為規律不會造成創新,就是會有碰撞,我覺得會往反方向去走,因為這是創新的來源。

(系列完)

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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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