農業Maker報到!「南方創客基地」新營落地
農業Maker報到!「南方創客基地」新營落地
2016.03.31 | 科技

自造者風潮吹向全球,台灣近2、3年來同樣發展的風風火火,今(30)日台灣創客基地則再添生力軍!由勞動部勞動力發展署雲嘉南分署打造的「南方創客基地」正式在臺南新營落地,力在打造結合在地農業文化與自造者精神的生態圈。

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(圖說:「南方創客基地」30日在臺南新營落地,結合農業特色。)

去年,勞動部勞動力發展署雲嘉南分署就已發起「Maker Car 行動自造車」計畫,走入校園推廣創客精神。今日籌備半年的南方創客基地終於正式落成。勞動部勞動力發展署副署長施貞仰表示,年輕人有活力也有創造力,只要多給他們發揮的空間及舞台。創客基地不僅能提供環境設備,更重要的是有師資和同儕及創業資源協助,能為民眾拓展新的就業服務型態。

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(圖說:「南方創客基地」由勞動部勞動力發展署雲嘉南分署推動。)

「每一個Fablab的目的都是要解決在地的問題,同時透過網路串聯合作,達到知識分享與知識合作。」Fablab Taipei創辦人、台灣自造者協會理事長洪堯泰今日到場站台時則這麼說道。他認為,雲嘉南分署在打造「南方創客基地」時的方向非常正確,因為全世界在推動自造者運動時,Fablab就算是最有組織、最有系統的推廣活動,目前Fablab Taipei與南方創客基地在師資、課程等也有密切的合作。除了新營外,也希望透過Fablab網路,串連起全台灣的Maker。

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南方創客基地總計約70坪,共有三層樓,分別是創客空間、共同工作空間以及公共交誼空間。第一樓的創客空間設有3D列印機、雷射雕刻機、小型CNC、電腦割字機等數位機具;第二樓的共同工作空間則讓Maker以3個月為期進駐,能夠互相交流分享經驗;第三樓的公共交誼空間則主要是作品展示區,並提供策展以及講座規劃。

融合農業與Maker文化

另外,由於雲嘉南地區是台灣重要的農業生產地,因此南方創客基地的基調也定調為與農村型態結合。例如,在今日活動現場,多旋翼工坊就示範了如何以無人機搭載檢測器具取水檢測,能在當下判斷水質狀況並在異常時回報。

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(圖說:「自造農場」則以自動監測系統搭配植物生長環境,做出可無藥耕種、澆水瀑布的自動化農場系統。)

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(圖說:燒杯式植物盆栽。)

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(圖說:還可以見到先前農業黑客松成品,例如「伸縮搬運車」則運用抬升機原理左右伸縮,可以符合農田的間距來搬運作物。)

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(圖說:打造驅除鳥害的器具。)

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(圖說:南方創客基地第一層樓有各式Maker器具可供運用。)
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(圖說:創客空間也展示進駐Maker的作品。)
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(圖說:身為職能治療師的張開,兩年前投入Maker行列,作品多與職能治療輔助器材有關。)
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(圖說:南方創客基地第二層樓是共同工作空間,提供Maker進駐,互相交流。)
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(圖說:另外,南方創客基地也將陸續開辦各種創意工作坊,如3D建模技術工作坊、3D列印基礎課程、Scratch與機器人程式撰寫等課程,讓想成為Maker的民眾報名參與。)

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(圖說:Maker精神強調開放、自由、自己動手做,而南方創客基地剛好位於一間補習班旁邊,看來也頗令人玩味。或許,在現在僵化的教育制度底下,創客空間真能開闢出另一番風景。)

延伸閱讀:台灣Maker來了(上)
台灣Maker來了(下)
前人不播種,台灣自造者難豐收
國中生玩3D列印玩到當顧問

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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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