[LifeHack-18] 咖啡館師傅的啟示，如何正確跟他人學東西？|數位時代 BusinessNext

[LifeHack-18] 咖啡館師傅的啟示，如何正確跟他人學東西？

「一般網路文章可能也會直接給你一個所謂的磨豆刻度，但其實每一台磨豆機器都是不同的，每一款豆子也是不同的，到底什麼刻度好，其實有時候落差很大，所以更重要的是自己用舌頭去嘗試，如果這次覺得⋯⋯

之前到花蓮旅行，回程時到了花蓮火車站，發現還有一個多小時才到火車時間，於是想說找一家附近的咖啡館坐坐吧！用 Google 地圖搜尋一下，發現附近有一家「安娜咖啡館」評價不錯，就試著走過去看看。

順著Google地圖走過去，一開始還有點懷疑自己有沒有走錯，因為那是一片大空地上座落著一家獨棟的房子，這真的就是那家咖啡館嗎？一推門進入，發現這家咖啡館的裝潢很氣派，有點像是大飯店裡的高級餐廳那樣挑高，座位排得很鬆，有著典雅安靜的氛圍，還有一個很大的咖啡吧台，老闆正在吧檯忙著沖泡咖啡。

我們找了個位子坐下後，老闆送上了單子，我照著平常的習慣點了杯單品咖啡，老闆一聽我要點單品咖啡，馬上把菜單拿走，跟我說：「如果您要點單品的話，我這裡有很多單品的豆子沒有寫在菜單上，要不要我跟你特別推薦？」我說：「好啊！」老闆就一一詢問了我想喝什麼口味的咖啡，然後推薦了我一款莊園豆子，我也就順從老闆的推薦。

本以為就是坐著等咖啡上桌，又沒想到的是，過了一會，老闆用紅酒杯裝了磨好的咖啡粉來給我聞聞味道是否適合，我覺得味道很香，而且發現老闆的粉「磨得比我平常粗很多」（我平常也很愛自己手沖咖啡），好奇間，老闆回去手沖好豆子後，送上了一壺咖啡，我一喝之下，著實驚艷！不只是口味完全符合老闆跟我說的期待，更重要的是還特別的順口，但有保留咖啡香。

於是當我們品嚐完咖啡後，我自己走到吧檯跟老闆聊天，我問老闆：「你剛剛的粉好像磨得比較粗？但是喝起來順口又有單品的韻味，你是用多少刻度去磨豆的呢？我回家也想試試看。」我本以為就是簡單得到一個磨豆機刻度的答案，沒想到老闆卻說：

「你趕車還有時間嗎？如果有時間，那我要跟你說說『咖啡不能這麼學的』。」

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我一聽有了好奇，便說：「可以啊！你說說看。」於是這家咖啡館的師傅便侃侃而談：「一般網路文章可能也會直接給你一個所謂的磨豆刻度，但其實每一台磨豆機器都是不同的，每一款豆子也是不同的，到底什麼刻度好，其實有時候落差很大，所以更重要的是自己用舌頭去嘗試，如果這次覺得萃取太多，或許是刻度要粗一點，如果覺得太淡，那就要細一點，其實真的沒有標準，最好就是不斷調整，而不是硬要遵守一個刻度。」

我聽完之後，深覺有道理，我自己一開始學習手沖咖啡時，也是照著書上或網路上指示的刻度去磨豆，但有一段時間都覺得喝起來有點太苦，直到有一天我決定磨得粗一點，才發現味道原來是可以依據我的喜好去調整的，不用真的謹遵教導。

但是不是說書上或網路上寫的就是錯的呢？

我倒認為也不是，而是那就是這些作者的「經驗」，但就像咖啡館師傅說的：磨豆機不同、咖啡豆不同、要喝的人喜好不同，甚至環境溼度空氣不同，都可以影響品味的不同。

所以我應該學的是這個經驗背後的邏輯、方法，而非只是照著這個經驗的結果。

就像我後來看到那家花蓮咖啡館的師傅把粉磨得比我想像粗，而且我偷看到他手沖似乎是不斷水的方式，我一回家，立刻重新嘗試更大膽的把豆子磨得粗一些，試試看不斷水手沖，發現咖啡又展現了新的風味。而我學到的是，或許我以後可以更大膽的嘗試不同手沖法，不要只是照著規矩走。

這也就像平常我們從書中、網路上、課堂上，去跟他人學習了很多經驗，有時候我們覺得他人東西有用，有時候我們覺得他人東西沒有用，但真相是他人的東西可以簡單分成有用無用嗎？或許關鍵不在他人，而是在「我們有沒有正確跟他人學習東西」。

如果我只是照搬他人的做法，就想達到跟他人一樣的結果，那有用是矇到，無用其實也是運氣。

但如果我可以跟咖啡館老闆一樣，是去觀察他人經驗裡的原理、想法、方法，然後也去觀察自己的經驗，兩者相印，並且嘗試從不斷調整中去學習，那麼我相信會更容易「學到」對自己有用的東西。

「學習」，還是需要他人的經驗來參考，但我們不是從他人去找規矩，而是從他人經驗去發現自己經驗裡的窠臼，去找到那些自己沒想到但他人有想到的東西，去用他人的方法調整自己的方法，只有這樣相互印證，才是能像那位咖啡館師傅所說的，真正泡出一杯自己覺得好喝的咖啡！

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本文授權轉載自：電腦玩物

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。