程式衝撞未來,做沒人做但有趣的事:野生的程式學習者 TonyQ
程式衝撞未來,做沒人做但有趣的事:野生的程式學習者 TonyQ
2016.08.01 |

在資訊圈,王景弘(TonyQ)這個名字赫赫有名。當他協助台北市長柯文哲打贏選戰、加入蔡玉玲政委辦公室擔任研究員之後,知名度更從資訊圈擴及普羅大眾。然而,回到起點,王景弘是如何開始接觸程式,運用它扭轉人生的呢?

「小學的時候,我非常缺乏社交關係。如果用直白的話來講,就是沒朋友。」回憶童年,王景弘劈頭就說,「我在班上只有一兩個朋友,然後家裡有一台電腦,所以大部分時間都在玩電腦,包含學一些指令啊、跟它對話,還有控制程式的記憶體使用。那些事情對我來講就跟遊戲一樣,為當時的我帶來很多樂趣。那時候如果要我跟其他人打交道,我不太願意。但是如果要我透過程式去跟其他人打交道,好像滿好的。」

圖說明

今年30歲的王景弘,雖然早已是業界名人,但是提到小時候與程式的相遇,平靜無波的臉上就會突然綻放出男孩般的笑容,像在回憶當年最好的夥伴一樣。

因應政府數位化政策,九零年代開始,幾乎每位公務員都被配發電腦做為公務使用。王景弘的父親是基層公務員,當時也被派去上電腦課。父親隨後買了一台電腦和一些電腦書回家,沒想到從此替年幼的王景弘開啟一個嶄新世界,「我爸本來想自己學,但那些全部都被我吸收了。」他呵呵大笑。

後來,父親的電腦難題總是靠王景弘解決,「我突然意識到,好像這件事情是跟真實世界有界接的。」於是慢慢開始試著做一些應用,又或者自己想一些題目來做。「所以我算是還滿野生的。當時純粹是因為無聊,所以深陷其中玩得很開心。小時候也沒有太功利的想法,覺得學了之後會怎麼樣,只是因為很有趣,就一直玩下去。」

第一次接案,是為了解決生計

十歲時,王景弘替自己立下三個志向,其中一個就是程式設計師。大學填志願的時候,他填了資工、資管相關科系,後來進入元智大學資管系。

原本就對程式設計有興趣的他,上大學後更是如魚得水。進入資管系前,他從學長姐那裡得知系上要學Java,暑假期間花了整整三天建置Java環境。開學後,他很快就超前系上進度。「我印象很深刻的是,因為我是很喜歡問問題的人,第四堂Java課的時候,老師跟我說:『如果你已經看到這裡,可以問這些問題,那接下來的課可以不用來,考試有過就好了。』」

不過,因為父親賭博的關係,從高中開始,家中財務每況愈下。到了大一下學期,經濟狀況跌到谷底,不得不自己想辦法謀生。「那是我人生很重要的轉捩點。」

那時連續三個月沒有從家裡拿到生活費,每個月必須將生活所需壓到一兩千元,甚至得硬著頭皮跟人借錢過日子。眼看這個家已經沒有經濟能力支撐他,再算算自己已滿18歲,最好的選擇就是靠自己走下去了。因為身材瘦弱,去便利商店應徵沒人敢要,於是跑到學校行政單位詢問工讀,「我不好意思把自己的情況講出來,支支吾吾地說『我真的很需要這份工作』。他們沒有多問,就說『好,我們找事情給你做。』」

沒人做但有趣的事情更值得

雖然工讀酬勞穩定,但是他自認這份工作「沒辦法累積專業和credit」,於是思考如何將專長和工作結合。碰巧在大二那年,他在Ptt接案版看到一份原文書進口商的行事曆系統維修案。他當時從沒寫過動態網頁,卻在半天內完成案子,並且順利拿到5千元報酬。「那時候就覺得,哇,一天賺了過去要兩個月才能賺的錢。生活的擔子少了一大半,挺好的。」到了大四,他開始全職上班,正式展開工程師的職涯。

王景弘從資訊圈跨足政治參與,現在又回業界擔任資訊長。儘管已打拼多年,至今從未停下腳步。「我在工作上已經幾乎不寫程式了,都是做管理和任務分派。自己的專案雖然還是會寫,但是都是不收錢的。我一個月大概花6至7千元租伺服器,做自己想做的事。」包括2013年的Facebook廣告社團檢查器、2014年的跳針留言小幫手,再到最近的好友邀請小幫手,都是他近年來的作品。

「重點是題目啦。」王景弘說,地點都不是問題,只要有空檔,不管咖啡店、火車上都可以寫,有沒有網路也不太重要。不過,還是要夠「有趣」才能打動他。

對他來說,什麼樣才能稱得上是有趣的題目?「沒有太多人做過,或是大家覺得會失敗,但是失敗也沒關係的東西。」他補充,「能做的事情很多,但是『能做的事』不等於『重要的事』。我會優先處理『能做的事』裡『有趣的事情』,再從裡面找重要的事情來補。但是我不覺得重不重要是一個關鍵的要素。我覺得,重要的事情只要有人做就好,去做『沒有人做但有趣的事情』對我來說更重要。而且有時候,反而因為你做了,所以它變重要了。」他輕輕說。

王景弘 TonyQ
出生年|1986年
學經歷|元智大學資訊管理系。JavaScript.tw社群創辦人、JSDC論壇共同發起人。曾任柯文哲競選團隊網路部工程師、蔡玉玲政委辦公室研究員。現為集善地國際科技資訊長。
會寫哪些程式語言|專精JAVA、PHP、Javascript,但幾乎所有程式語言都接觸過。


圖說明

攝影/郭涵羚

本文出自:@@BOOKID:126800@@

關鍵字: #工程師文化
往下滑看下一篇文章
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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓