[專訪]從創業到當創投，無名小站創辦人簡志宇：我每一個時間點都在離經叛道！|數位時代 BusinessNext

[專訪]從創業到當創投，無名小站創辦人簡志宇：我每一個時間點都在離經叛道！

好久不見的無名小站創辦人簡志宇，歷經交大創業、加入雅虎奇摩經營團隊、到史丹佛進修MBA，再到現在身為雅虎創辦人楊致遠旗下創投公司AME CLOUD VENTURES一員。10年來，從台灣到矽谷、從創業家到創投，今年36歲的簡志宇說自己變得非常不同，最大的學習是：「永遠要用未來的自己想事情！」

隨著Facebook、Instagram等社群網站興起，你還記得當年風靡台灣的「無名小站」嗎？對現在的七、八年級生而言，2005年上線的無名小站無疑在青春裡佔有一席之地。好久不見的無名小站創辦人簡志宇，歷經交大創業、加入雅虎奇摩經營團隊、到史丹佛進修MBA，再到現在身為雅虎創辦人楊致遠旗下創投公司AME CLOUD VENTURES一員。10年來，從台灣到矽谷、從創業家到創投，今年36歲的簡志宇說自己變得非常不同，最大的學習是：「永遠要用未來的自己想事情！」

問起一路以來的心境，簡志宇沒有多加思索便回答：「剛出社會時我都超希望別人問我心路歷程，我覺得我每一個階段做的事情都有一點『反社會』。」例如，2005年社會氛圍是要年輕人好好讀書、好好去科技業、好好的當工程師，「那時候你說要出來做網路創業？創業本身已經離經叛道，你做網路你是瘋子。」後來，無名小站被雅虎奇摩併購，證明了台灣是有一家公司是可以被國際公司併購的，而且是發生在年輕人身上，創業可以不那麼反叛。

2007年無名小站被雅虎奇摩以7億元併購，簡志宇退伍後也加入雅虎奇摩經營團隊，2010年他第一次到矽谷出差，「那時候我一點都不崇洋、也不知道什麼是矽谷，我遇到一些上一輩的台灣人，聽他們說著台灣的張忠謀、半導體。很多人當時在那裡當了某某企業的高階主管，以前台灣人是會到矽谷發展的，我當時心想為什麼我身邊的人都不來？」簡志宇說，那時候的社會氛圍是前進中國，但大家說要往西、自己卻偏偏要往東。到了矽谷，本來兩年就要回來，但後來發現水太深，就一直待到現在。

台灣不應該做「亞洲矽谷」

簡志宇的這句話，不是真的不希望創業家到矽谷，而是希望要去矽谷的人，以及號稱要打造「亞洲矽谷」的政府，真的知道自己要什麼。重點在於我們對「矽谷」真的了解嗎？例如，矽谷的貧富差距非常大，也帶來高房價，前1％的人收入是其他99％人的44倍，矽谷人接受這樣的差距；另外，矽谷積極吸引國際人才，整體社會氛圍也接受外國人，只要你有能力，不是本國人也一樣可以當CEO，這些我們都準備好了嗎？

簡志宇說，過去50年來，不管產業如何變動，矽谷都不會缺席並且永遠處於領先，精髓是什麼？「人才」就是讓矽谷幾十年來屹立不搖的價值。反思台灣，政府的首要之務是讓台灣更開放，積極引進像是Facebook、Tesla、Apple這類國際企業，讓好的企業進來提升產業動能，給年輕人更多工作機會，也讓這些具有國際競爭力的企業幫台灣訓練出更多人才。他認為，政府不能再保護慣老闆與沒有競爭力的產業，既然保護了也不會有競爭力，那不符合市場就得淘汰。

簡志宇強調，台灣不用做「亞洲矽谷」、而是要做「亞洲台灣」，現在的台灣人才還不夠多，若自己無法產生足夠人才，就要把市場放大。把國際上最有競爭力的企業帶來、去全世界找最優秀的人才，給他們租稅優惠、獎學金，把台灣打造成人才匯流中心。政府根本不需要賭下一個產業，反正過去也沒賭對過。

「我不是總統、我沒辦法講解法，我只是提出觀察。」說著說著竟有些激動起來，簡志宇思考一下後正色道，「這個問題需不需要被提出來辯論，任何反對這個建議的人請公開跟我辯論，開放外商進來是不是好？舊有產業需不需要保護？有辯論總比沒辯論好。」

這10年學會的事：請用未來5年的自己想事情

言談間，簡志宇似乎仍不改當年創業的「離經叛道」，但經過10年歷練，他從過去僅專注於當下的工程師性格，變得更具放眼未來的企圖心。現在的簡志宇，笑稱自己是一個「社會觀察家」。人生的轉捩點，要回到當年一手創立的無名小站走入歷史一事。無名小站在2007年以約7億元出售給雅虎奇摩，在2013年終止服務，也象徵著台灣第一代部落格時代劃下句點。

簡志宇說，的確，雅虎奇摩當時有本身的困境，無名小站只是其中一個很小的環節，他當然希望一個產品可長可久，卻也很早就知道關站是必然的結果。「我人生最後悔的事，就是2005年的簡志宇不是用2010年的簡志宇在想事情。」什麼意思？2010年的簡志宇，會講英文、知道一家國際公司如何經營、管理過一個更大的團隊，把這時候的他放到2005年，一切都會不一樣，無論是當時的公司架構、資本架構、所用的人才等，雖然無名小站勢必還是會結束，但至少這場戰爭會搏得久一點。

2012年簡志宇離開雅虎，加入雅虎創辦人楊致遠的創投公司AME CLOUD VENTURES，便是持續在實踐這個想法。簡志宇說，現在自己想事情比較系統面，總是想把點連成線、再把線連成面。應用在投資決策上，例如所有新創團隊的想法都是一個機會，這就像一個一個點，當一間公司來跟你說這件事有機會、第二間公司也來跟你說這件事有機會，你就要去想：為什麼這些公司都在這個時間點來做這件事情？背後有什麼因素影響產業的發展？

因此，現在AME CLOUD VENTURES投資的方向都是以整個產業鏈來看，投資上下游相連接的公司，「我投機器人、投AI、投航太科技、投Health Care，這些產業都是互相的，雖然現在還沒連在一起，我5年後會把他們連在一起，每個公司的市值都是10個billion以上，我現在就要做好準備。」簡志宇說，現在的他就是在「猜」2021年的重大產業是什麼，而到時候的簡志宇又在其中扮演什麼樣的角色。

或許，這世界上還沒有一個時光機，能讓未來的自己回頭替現在的自己做每一個重要決策，但是想像未來，卻是可以練習的事，「很難，對啊。但總可以試試看，這至少是一件好玩的事嘛。」簡志宇打趣笑道。10年後，骨子裡他仍是當年在交大宿舍寫下無名BBS的創業少年。

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。