[爆掛]站長大神來了！|數位時代 BusinessNext

站長大神來了！

站務總監：Junchoon Huang

ID: Junchoon，外號裘大

1. 在什麼機緣下加入PTT？又為何成為站長？

上大學的時候在PTT開了大學和高中的班板，之後自己應徵上了NOTE板板主和小組長，對於BBS管理開始有興趣，後來PTT站長們打算把系統管理和站務管理分開，從小組長中徵選站務站長，我毛遂自薦應徵上了之後就從看板管理、美工站長、帳號管理、法務(pttlaw)等等當到了站務總監，PTT站長前後當了11年，扣掉當兵的一年多，可以說是人生最精華的一段時間。

2. 目前主要從事的職業類別為何？

自己家裡開店，目前在家創業賣牛軋糖

3. 就你個人而言，最常在哪些板出沒？

Cookclub baking 台中板花蓮板遊戲類的看板選舉期間會看Gossiping Hatepolicits之類的

4. 在你參與維運PTT期間，你印象最深刻的經驗是什麼？

看著PTT從數百人的BBS成長到十幾萬人同時上線的全球最大BBS系統。當站長期間遇到921、88水災、野草莓運動等，開始可以看到網友串連和動員的力量

5. 你覺得PTT存在對台灣社會有什麼樣的意義？

以前PTT可以說是台灣網路文化的縮影，不過當PTT的使用者出社會的人越來越多了，也開始發揮了社會上的影響力。

系統站長：蔡鎮宇

ID: wens，科技業

1. 在什麼機緣下加入PTT？又為何成為站長？

因為成長環境的關係，很早接觸到網路和BBS。國小的時候大約是大專院校 BBS正開始百家爭鳴的時代。那時候主要是上去找遊戲攻略跟修改法。到高中之後，網際網路開始發達，大專院校BBS開始式微，網路論壇慢慢盛行，但中部高中仍有屬於自己的BBS站 (未來最舊小站)。而我是上大學後才加入PTT的。念台大資訊系卻不上 PTT 好像怪怪的，況且Facebook還沒流行，班板、功課板、選課資訊都在 PTT 上。

高中時本身就有管理以前高中的BBS的經驗，上大學後也幫忙管理系上的工作站群，又有認識的學長是當時的批踢踢系統站長，就加入幫忙改程式和維護系統。後來學長離開，就接下系統站長職位一直到現在了。

2. 目前主要從事的職業類別為何？

我目前任職於美商雲端科技，擔任軟體工程師，掌管業務主要是機房和辦公室IT服務，以及部份的軟體專案。公司並不會限制或指定成員要負責什麼業務，只要有興趣都可以參與。

3. 就你個人而言，最常在哪些板出沒？

其實我本身不是重度使用者。我上大學才開始上批踢踢，當年出沒就是系上班版和課程版，以及批踢踢兔上系上的人的個板 (個人看板)。曾有一陣子也會出沒在 biker 板及其他機車相關看板。目前比較常會在 Soft_Job, Linux, LinuxDev 等跟自身專業相關的板出沒。

4. 在你參與維運PTT期間，你印象最深刻的經驗是什麼？

其實系統站長和程式組並不會參與站上事務，接觸到的東西也不太一樣，會現身只有機器壞掉的時候吧 (笑) 這種時候就會被同學戳 "批踢踢怎麼又壞了?" 甚至隔天報紙還會有新聞報導前一天批踢踢當機多久。能不要有深刻的經驗是最好的，這表示系統運行的很穩定很順暢。

5. 你覺得PTT存在對台灣社會有什麼樣的意義？

或許批踢踢進入的門檻非常高，也不是最友善的界面和系統，但卻是目前20~40歲這個年齡層 (甚至更高?) 大家習慣的資訊集散地，不論是討論時事、政治筆戰、追星、同好聚會，這個平台給大家一個開放的空間，在不違法及違規的情況下，可以發表自己的看法意見。而確實常常在各處看到轉貼批踢踢「神人」的文章，發表對世界上不同事物有非常深入的見解。

縱使現在大家平日的生活重心轉移到Facebook上，現在大專以下的學生又較習慣用 Dcard，PTT仍默默的在這扮演資訊散播的角色。或許哪天 PTT 會消失，但人們對這樣開放卻又集中的資訊平台的需求不會消失的。

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。