變遷!是人類生活的常態
變遷!是人類生活的常態
2016.03.28 | 科技

人與產業都貴在能自廢武功,不停奔向未知,重新鍛鍊自己,創造未來……

遠古時代的人,他們的一天是怎麼過的?或許是花很多時間與大自然及野生動物搏鬥,想辦法安身立命。就在這樣的挑戰之下,為了生存的便利,逐漸發展出社會分工模式,男耕女織──或許那就是最早的生活型態與產業的變遷與創新了?

延伸閱讀:
幾乎免費,卻應有盡有──科技讓閱聽產業進化或毀滅?
數位閱聽新世界:乳酪被搬走了?那再把它搬回來!

若不說這麼遠的事,看看我們個人短短數十年的生命,也經歷了生活樣貌的變遷。祖父母那一代許多生活事務還得仰賴勞力(如:用手洗衣),現在都被機器取代。

作為社會中的一分子,我們不斷享用社會變遷的甜美果實,卻不能忘記,孕育這果實的,是產業前仆後繼的接力棒。也就是說,如果我們想要生活不斷進化,也要欣然看待產業不斷自廢武功。各行各業都一樣。

近十年來,由於對資訊與視聽娛樂便利性無止境的追求,人們善加運用網際網路與串流科技到極致,確實破除了許多限制,造就閱聽生活型態的大躍進。其中,可以看到的現象是,有兩樣東西被解構了:一是時空限制,二是所有權關係。

改變一:從定時定量,到隨時隨地、應有盡有**

原本電影院、電視節目有固定播放時間限制,錯過了某個時間,就看不到。數位影音串流平台帶來的便利,是讓閱聽人得以化被動為主動,透過各種裝置,隨時隨地配合自己的時間表享用。

週日十點播出的偶像劇,可以排在早上通勤時間用手機觀看。大家甚至可以自行解除一集一集「追劇」的痛苦,選擇一口氣把整齣戲看完。最近爆紅的《瑯琊榜》,全劇54集,雖然台灣電視台也購入播映權,定時定量播放,但是許多人卻選擇在網路影音平台,廢寢忘食,幾天之內密集看完。

改變二:從所有權,到取用權**

傳統上,你想取得資訊或者娛樂,你會透過購買(書報雜誌、音樂CD)來擁有它、享用它;但是現在網路資訊平台、影音娛樂平台承諾的是,免費或者用低廉費用獲得「無限取用」的權利。

雖然仍然可以用原價購買書報雜誌、單曲、專輯或者影片,不過卻也有越來越多人會優先在網路上尋找免費內容,甚或樂於持續繳一點點月費、年費,換取全年無休、無限量享用的自由。

在變遷過程中,不斷有人會恐嚇大家,機器人要取代你的工作了,你的行業要消失了,讓人無比驚懼。而驚慌之餘,不免砲口對外,是誰搞的鬼?是誰沒保護好我們?然而,或許應該要問的是:為什麼你會覺得機器人不能壯大?為什麼你的行業不能消失?

Netflix從一個快被產業淘汰的DVD出租業者,變成今日的影音串流龍頭,雖說善用的大數據等科技工具幫了大忙,但這工具人人都可以運用,Netflix卻做出了令人「驚豔」的創新,所以它是贏在「打動人心」。就跟當年蘋果電腦推出iPhone一樣,讓人覺得「竟然有這麼美好的東西」。

那些不被需要的,本來就應該消失。
能夠被取代的,本來就要退場。
我們是否能夠快速地承認、接受這件事?
然後去思考,在這個時代,
需要的是什麼?我可以做什麼?
畢竟往前看,未來還很長遠,為了更便利、更美好,人們的生活型態還會不停轉變,那裡還會有許多需求等著被人了解,等待有人去滿足它,而你我不都應該是隨時都要派上用場的人嗎?

破壞式創新的成功路徑

圖說明

破壞式創新者,針對某些明確的需求,一開始用相對低品質的產品進入市場;隨時間推移逐步改變消費行為,然後提升品質,取得市場主流地位。

資料來源:維基百科

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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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