資料就像保險箱，打開才有價值|數位時代 BusinessNext

圖說明
圖說：國發會資管處處長簡宏偉。

美國總統歐巴馬（Obama）在上任之後積極推行「開放政府計畫」，讓開放政府的理念在各國間一時蔚為風潮，這股風氣當然也吹向了台灣。目前在台灣，從台北市、國發會到行政院，從地方到中央，都在推動開放政府理念；而要實現開放政府的理想，「開放資料」將是最重要的一步，然後拾回民眾與政府協商、政策溝通過程的信心，才能進一步討論開放政府實現的可能性。

你或許對「台灣之光」四個字背後所代表的人名、品牌或者產業已如數家珍，但別忘了此後還得要添上一筆──開放資料。2015年12月上旬，英國開放知識基金會公布全球開放資料指標排名，台灣在122個國家中奪冠，排名優於英國、澳洲、丹麥等國，也算得上是一種台灣之光了。很難想像，2015年初時行政院長毛治國才宣示當年為台灣開放資料深化應用元年，僅僅歷時不到一年，我們可以追趕得如此之快，其中的關鍵正是由民間社群和國發會協力，編撰出符合國際開放資料定義的授權原則。

各國政府會開始重視開放資料這件事，歐巴馬在2009年提出的開放政府理念絕對是個影響深遠的催化劑，兩者之間密不可分。在台灣，除了毛治國在「科技三箭」政策將開放資料列為其中，還有台北市長柯文哲在競選期間也大力鼓吹之外，其實，早在四年前有志之士就開始重視此事，其中最重要的幕後推手當屬國發會資訊管理處處長簡宏偉。

要談開放政府，先談開放資料

簡宏偉在四、五年前就提出「電子治理」的概念，主要是將企業管理概念帶進政府，希望政府可以善用資通訊，讓資訊傳遞更快速、透明、有效率，只不過當時迴響並不大，後來接觸到開放政府、開放資料，發現背後理念相近，但從「開放」一詞去倡議才能更順利。

何謂開放政府？先試想看看，雖然我們活在一個民主國家，但在眾多政策中，究竟有多少是民眾實際參與、討論的？民眾要怎麼參與政府決策的過程？在參與之後，政府要如何與民間協作？「如果套到開放政府的概念，第一步是要把相關資訊、資料開放出來，減少資訊不對稱。」

簡宏偉強調，我們單看一個政策時，大家看到的都是最後的結果，卻不明白政策成形的過程中有多少數據輔佐？只有當政府與民間有同樣的數據基礎時，在這樣的討論底下，才能逐漸取得多數共識、重視少數意見，即便是雙方對於數據的詮釋不同也沒關係，「資訊對稱，才能有所謂的參與。」

過去，政府部會手上握有很多資料，但捏在手裡，永遠都只會是資料，政府也不知道能拿這些資料做何用途，難有活化的可能。簡宏偉笑說，「資料就像保險箱，鎖在裡面是沒有用的。打開，很多新的創意就會出來。」舉例來說，政府有行道樹的資料，開放出來讓民間使用，有些人就會利用這些資料將過敏原資料結合，推出相關App服務，「政府就沒有辦法去想像這個需求，如果開放出來就能讓民眾發揮他的所長。」

開放資料除了對民間有益之外，對政府來說也有好處。過去政府要推行新的服務，可能要花上許多時間、金錢成本，而且還不能收費，對於稅收也無幫助。簡宏偉認為，如果政府將資料開放出來，把心思專注在顧好資料品質，更進階的服務讓民間來開創，回歸到市場競爭，創意就形成了價值，資料跟數位經濟的關係就此產生，對政府反而百利無害。

台灣政府開放資料的速度不僅快，數量也是獨步全球，獲得全球開放資料指標排名第一就是最好的證明。既然衝出了量，接著就是要讓開放資料成為一種文化，進而提升資料品質。簡宏偉表示，其實開放只是第一步，最大問題也不在於技術、服務能做到多好，最困難的是民眾願不願意相信政府？

拾回政府與民眾的雙向信任

換個角度來看，那政府願不願意相信民眾有能力參與決策？簡宏偉有時會勸導其他政府機關，「你們不要老是說民間什麼都不懂，別忘了我們也來自民間。我們沒有更優秀，人家會的你也會，你會的人家也會！」他說，只要政府願意釋出足夠的資料、建立合適的環境和氛圍，民間的力量其實源源不絕。

2015年2月，國發會推出「Join.gov.tw」公共政策網路參與平台，它的目的在於將行政機關的政策計畫，朝向公開透明、公民參與及強化溝通的目標邁進，希望讓政府與民間的關係從對立或者上對下，轉成互相信任的夥伴關係。

簡宏偉進一步指出，政府應該要營造的環境是：「這是一件對的事情，值得大家投入」。這個環境不只是單純的開放資料平台，而是要能夠產生互相信任的氛圍，讓民眾覺得自己的參與和投入能被尊重、政府也願意仰賴民間的力量，「透明、參與、協作，這才是所謂的開放政府。」簡宏偉說。

政府開始把資料開放出來後，我認為最重要的一件事情是：如何讓民眾信任政府？這個參與才會成功。
∼國發會資管處處長簡宏偉

圖說明
簡宏偉
國發會資管處處長簡宏偉，是台灣最早一批鼓吹開放政府理念的有志之士，也是如今政府在推行開放資料過程中最重要的操盤手之一。他說，台灣在開放資料這一塊起步雖慢，追趕得卻很快，接下來就是想辦法讓開放這件事在政府部會間形成一種自然而然的文化。

攝影／蔡仁譯

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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。