在家庭與工作擺盪的空中飛人
在家庭與工作擺盪的空中飛人
2005.07.15 | 科技

為了做生意而派駐海外,在全球各地往來密集飛行,是現代企業高階主管的宿命。為了減少家人兩地奔波的疲憊,這些高階主管往往選擇移民,讓妻子及小孩移民到加拿大以及美國等地,享有穩定的生活。夾在事業與家庭之間,如何在空中飛人的生活中求取平衡,找到身心安頓的方式,已成為許多台灣科技業高階主管生活的一大挑戰。網路流量管理公司F5總經理陳長樂,也和許多台灣高階經理人一樣,家人移民國外,自己留在台灣繼續職業生涯。

與家人分隔兩地 學習一個人享受生活

一九九三年至九五年時,加拿大放寬移民資格限制,當時台灣許多高階經理人也搭上這波移民熱,舉家遷移到環境較佳的加拿大。陳長樂也是其中之一,當時在台灣與加拿大之間往返的班機上,陳長樂還遇見許多其他公司的高階經理人,空中飛人的甘苦談成為旅途中大家討論最熱絡的話題。
「決定移民之後的三到六個月,對一個家庭而言是適應最艱困的時期。」陳長樂說,家人剛開始分隔兩地,在國外的家人不但要面對陌生的新環境,而在台灣工作的經理人也要開始面對個人的生活,電話就成為主要的溝通管道。十年前還沒有Skype,「電話費一個月就高達一萬元,」他說,電話費事小,每隔數月就飛往加拿大探視妻小,不但是種精神折磨,經濟負擔也相當大。異文化衝突的心理壓力,更讓陳長樂一度有放棄移民的念頭,但考慮小孩未來的競爭力,他與太太決定咬著牙堅持下去。
陳長樂坦承,重新回到一個人的生活,會有無聊的感覺,而經過一天的勞碌工作後,回到家中不再有親人的體貼照顧,於是陳長樂開始發展出屬於自己的一個人生活。不論是到健身房運動、閱讀自己喜愛的歷史書籍、或是假日與朋友相約,「一個人的生活,讓我重新認識自己,」陳長樂指出,只要抓住生活的節奏,其實一個人的生活也能怡然自得。

毅然放棄工作 回歸家庭探索內在靈魂

在社交活動上,由於朋友大多都已經有了家庭,一般的社交活動往往以家庭為單位,而非像是單身時代個人與個人之間的社交關係,陳長樂也必須面對以往沒想過的狀況。陳長樂透露了他的社交小秘訣,例如想請朋友去聽音樂會時,如果只停留在說說而已的階段,就一定會不了了之,只要自己把票都買好,朋友自然就會來參與。
經過長達十年的空中飛人生活之後,陳長樂毅然放棄工作,回歸家庭生活。「小孩成長地很快,當小孩長大之後,對你的依賴度就會愈來愈小。」為了把握和小孩一起成長的時光,陳長樂辭去工作,飛到加拿大,開始家庭主夫的生活,全心陪伴妻子與小孩。
經過兩年來不受打擾的家庭生活,陳長樂有機會重新思考自己的人生。他認為,如果在生命中能找到一個合適的伴侶,在互動的過程當中,藉由這面鏡子來了解自己,修正自己的想法與作法,就有機會改變自己。「家庭是探索自己靈魂的地方。」陳長樂這樣形容家庭帶給他的收穫。

重回工作 再創職場另一個高峰

如今,陳長樂又回到台灣開啟另一段嶄新的職場生涯。他自嘲地說,因為錢快要花光了,所以只好回來工作。其實真正讓他重回職場的原因,是因為他覺得離退休的年紀還有一段時間。此外,在國外人生地不熟的情況下,也很難找到和台灣同級的工作,因此選擇重新回到台灣展開工作生活。
對每位經理人來說,無論是事業或家庭,都需要花時間與力氣經營。就算家人分隔兩地,也能藉由電話與網路維繫感情;在工作上,也必須精耕與客戶之間的關係,才能在業務表現上有進一步的推展。家庭與工作之間的平衡,不但讓人生的境界更加開展,也讓生命的內容更加圓滿而充實。

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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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