[林昶聿] 中國契作740萬台灣青年？爹不疼娘不愛的臺灣創業者們|數位時代 BusinessNext

這幾天在台灣新創圈最引起討論的關鍵字，除了「亞洲矽谷」、「Uber」，大概就是商業週刊一篇「招聘740萬台灣青年」，討論「中國國台辦史上最大商業契作！」的報導了。

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圖片來自：千圖網

報導的副標題依然聳動，「給房、給生活費，還給百萬創業金，中國國台辦史上最大商業契作！」內文寫道：「價值新台幣兩千億元」，一整個就彷彿是不把台灣年輕人挖光、挖空，就誓不罷休、志在必得的高傲姿態。

先不論 740 萬臺灣青年要創業這數字是否合理。這事其實可以切成幾個層面來討論。

首先是，到中國大陸創業，是不是真的有那麼好拿錢？又是不是真的有那麼容易賺錢？其實在新創的圈子裡，大家總開玩笑地說：「媒體，尤其傳統媒體，往往都是慢半拍的。」

中國大陸的新創圈，早已經進入「資本寒冬」

筆者曾於 2014 年就讀北京大學的光華管理學院（主修 MBA）。北京作為中國創業聖地（或者說勝地），又恰逢大陸近年來創業龍捲風四起，人人都想當那「風口上飛起來的豬」，在多次參與所謂「創業比賽」的同時，也真正親眼見證過，傳說中的「風投（即台灣所指的創投）會追著你跑，拜託你收下他的錢」的盛況。

2014創青春全國創業競賽的頒獎典禮，作者提供

中國政府方面，為吸引海外優秀人才歸國，從中央到各級地方政府所祭出的各種優惠政策、計劃、補助，包羅萬象，琳琅滿目，讓人眼花撩亂。別的不說，就說那名氣最高的「千人計劃」（全名：海外高層次人才引進計劃），中央政府給予每人人民幣 100 萬元（注意是每人不是每團隊，團隊依各級政府補貼，多在人民幣 500 萬到 2,000 萬元不等），不受戶籍地限制可選擇國內任一城市落戶，只要註冊公司，各式社會保險、醫療保險、住房補貼、子女教育、探親、安家等等待遇，甚至還有買房補貼！中國吸引海外人才，又豈止限於台灣？又豈止是今年才開始？

貝加爾湖邊的寒冬，作者提供

反倒是這兩年以來，由於先前炒作過熱，致使難以計數的新創在前面幾輪的募資以後，因為看不到業績和營收的支撐，使得資金斷鏈，最後團隊解散打包回家。投資人也漸趨保守，中國新創圈多流傳在今年（也有一說是自 2015 年年底) 陷入「資本寒冬」。這時台灣媒體反而大肆報導「中國招募台灣新創團隊」了！？真令人哭笑不得。

臺灣政府說要做『亞洲矽谷』，卻趕走 PayPal 和 Uber

假如「契作」台灣年輕人真的這麼容易，對於台灣政府內的政策制定者、執行者而言，也該有所檢討。姑且不論中國市場的規模是真實抑或想像，中國政府任事者的積極、速度和資源對接，或許才真的是吸引台灣創業者前往的關鍵。

「你說要做亞洲矽谷，卻打算趕走 Paypal 和 Uber」，數位時代翻攝自靠北工程師粉絲頁

日前，Facebook上的社群「靠北工程師」上一則「你說要做『亞洲矽谷』，卻趕走 PayPal 和 Uber」，酸度爆表，卻切中要害。更早之前，詹宏志為第三方支付十數年來和政府相關部門的抗爭。馬雲來台一句：「台灣都是六、七十歲的老人在談創新」，就算換黨執政，也難見一絲覺醒。姑且不論亞洲矽谷「蓋大園區」、「發展地方」的硬體思維，對團隊來說，光是申請台灣政府的補助計劃，要先寫個一堆文件不說，好不容易通過一關又一關曠日廢時的簡報、審核，還得憑一堆紙本發票報帳，還得檢查會計項目，到入帳之時已不知何日，更不論那一大堆不知所謂的結案報告文件了。對新創事業而言，最重要的資本不是金錢，而是時間。和對岸相比，人家直接核給現金的做法，也無怪乎不少創業者嗟嘆在台創業「爹不疼、媽不愛」，實在差得太多了！創新創業是台灣邁向下一個產業的希望所繫，執政者應多聽取第一線創業者的意見，切忌在象牙塔裡照過往的陳舊經驗，閉門造車才是。

今天中國契作，如果換做明天他國呢？

從另一個視角，中國拿著大把銀子來挖台灣團隊，不見得會是台灣的問題。畢竟，中國的市場，尤其網路經濟，有其獨特的生態，和外部差距太大。台灣團隊前往中國大陸以前，應當仔細評估，是否從此以後就要以中國大陸為主要的發展市場。中國市場變動雖快，沒有五年十年，也不是可以輕易攻下的。十年之間，或許有競爭者已經攻佔北美、歐洲或東南亞，其間的機會成本，不可輕忽。畢竟，中國很大，但世界更大。如果當真無法判斷是否要以中國大陸為主要市場，那麼當地加速器所提供的入駐半年的優惠條件，也提供團隊一個容許錯誤的嘗試機會。只是，新創團隊永遠要記得，創業就是事業本身必須要賺錢，才能長久永續。如果只靠補助，那萬一政策改變之時，又要如何維持呢？

最後，筆者沒說的，或者，我只願意留一點尾巴的是，如果今天捧著大把資金和市場潛力來挖台灣團隊的，是新加坡、韓國，甚至是菲律賓或越南政府，那麼台灣的各界輿論，又會怎樣看待呢？

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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。