越洋專訪陳士駿：美食是下一個大事|數位時代 BusinessNext

離開YouTube創業去

在YouTube時期，陳士駿和YouTube共同創辦人賀利（Chad Hurley）在辦公室關起門來，談的都不是YouTube，而是其他各式各樣的點子。因為太想實踐這些想法，於是兩人興起離開YouTube的念頭，2009年陳士駿毅然決然放棄Google高薪，離開Google。

2011年陳士駿跟賀利創辦創業孵化器AVOS，過程中，讓他學會必須一次只專注在一件事上，因為同時跟兩、三個不同的公司合作，當其中一個專案碰壁時，很容易把問題放一邊，然後去做其他專案。同年2月，陳士駿決定回到Google，加入Google Ventures擔任駐點創業家，結果他發現自己不喜歡給別人建議，他比較享受自己動手做產品。2015年11月，他再度離開Google，選擇了更適合自己生涯的新事業，創辦美食的即時照片、影音分享App「Nom」，並得到BlueRun Ventures、Khosla Ventures和WI Harper的A輪投資。

總是斷然離開旁人認為最成功和安穩的位置，在每個當下追尋自己最有興趣的事。陳士駿在《YouTube你的熱情和直覺》一書中，曾寫下：「既然你所擁有的一切都有可能戛然而止，為什麼不選擇你最中意的生活，幹嘛要讓自己後悔？」這個信念貫穿他生命中的所有決定。

「離開Paypal」、「創辦YouTube以及AVOS」，對陳士駿來說，重要的不是從中獲得多少財富和報酬，而是這些經驗教會他追尋自己真正想做的是什麼。他說，「我做決定時，想的是這是我想要的決定，是當時很多選擇裡最好的決定。」

Google收購YouTube後，陳士駿紅極一時，卻在2007年的一次昏迷，被確診有腦動脈瘤，也改寫了他對人生的定義。八年來，他每天仍需要吃藥追蹤，像是一個印記，提醒他曾經從死亡的幽谷逃脫，也讓他看清人生中重要的事。

回想這一段經歷，有好有壞，但陳士駿卻很樂觀，「我覺得自己很慶幸，至少年輕時動手術並恢復，如果它沒有發生，很可能我還在YouTube工作，也許還沒結婚，也沒小孩。」在PayPal和YouTube時期，陳士駿的生活只有工作和睡覺，現在的他，花更多的時間陪伴家人和小孩。

美食讓他重燃創業熱情

雖然工作時間不如以往，但陳士駿對創業滿滿的熱情，讓他現在說起話來仍閃閃發亮。問他下一個科技趨勢會是什麼？陳士駿笑著說，「我覺得美食是下一個大事！」

陳士駿八歲就移民美國，對台灣的記憶不深，但食物讓他印象深刻。他喜歡吃美食，也喜歡煮飯，陳士駿說，「Nom是為美食同時整合YouTube、Twitter、Instagram功能的服務！」可以發布即時或非即時的照片和影音，說食物的故事。以食物為核心，可以是食物、咖啡，甚至是農夫等與食物有關的任何組合，也可以用食物來教育和娛樂。他舉例，「人們會有興趣看到湯姆克魯斯煎蛋，就算他只是煎蛋，但人們想的是，天哪，湯姆克魯斯在煮飯耶！」

講起他的新公司，陳士駿眉飛色舞，「我最想做的一件事就是進入台灣鼎泰豐的廚房，拍照、訪問廚師，看他們怎麼做出小籠包。」挖掘例如早餐燒餅油條之類的，在別的地方看不到的在地食物。任何人都可以拿著手機進到這些餐廳或是人們的家裡，看看在地人如何展現每個國家的食物樣貌。

「我不知道別人會不會使用，至少我自己會想用這個App！」陳士駿開心地聳聳肩，他私心覺得，至少他有很多機會可以近距離接觸大廚們。採訪到這裡，他說，「我要準備去煮飯了，今晚要做牛排！」這天，是台灣時間早上八點，10度的寒冷天氣，卻被視訊那端的活力感染，陳士駿的簡單和赤子之心始終如一，仍是1999年那個放棄學業，跑到矽谷加入PayPal，為夢想瘋狂的那個年輕人。

為了創業離開Google Ventures，陳士駿說，「創業的挑戰，會讓人上癮！」。

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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。