大國崛起紀錄片收視創新高
大國崛起紀錄片收視創新高
2007.01.01 |

在網上隨便用Google一搜,有關「大國崛起」的資料高達一百二十八萬則,再百度一下,更不得了,二百一十八萬則。
才開播一個多月的中國中央電視台大型紀錄片《大國崛起》,彷彿平地春雷,一下子爆出了巨響,不僅在中國國內引起廣泛討論,就連美國《紐約時報》、英國BBC、《朝鮮日報》等國際媒體,也以頭版或專欄等形式對此展開評論。

**歷史紀錄片獲得空前迴響

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《大國崛起》一劇從籌備到製作完成,歷時近三年,從二○○五年十一月十三日至二十四日播出,以十二集講述了葡萄牙、西班牙、荷蘭、英國、法國、德國、日本、俄羅斯和美國九個國家在歷史上分別崛起的故事,並試圖分析其中的原因,是中國媒體有史以來第一次以世界大國的強國史為題材,跨國攝製的大型電視紀錄片。
由於是紀錄片,大國崛起並沒有被放在央視主頻道,而且是晚間九點半的非黃金時段,但仍然阻擋不了這部戲的收視熱潮,首播時期平均每集四百萬人次的收視量,已經創造了一個收視奇蹟。放眼望去,幾乎每一個入口網站上,有關《大國崛起》的發言都造成無數人跟貼,不少人甚至抱怨,為了深夜看片,上班遲到,建議央視「重播十二次」……。這麼大的迴響,就連製作團隊本身也始料未及。
「我在做這件事的時候,只想到這部片子做出來會在學界產生很大影響,卻沒有想到會有今天這樣的效應。」擔任《大國崛起》大型電視紀錄片總顧問的北京大學歷史系教授錢乘旦,在面對民眾如此高漲的熱情時表示。

**挑動中國人的敏感神經

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究竟《大國崛起》撥動了中國人的哪根神經?是潛藏已久、渴望躋身大國行列的民族情感?是滿足國民放眼看世界的巨大渴望?還是對於企業在向外擴張的同時,政府所提供的強力背書?或者以上皆是?
收看《大國崛起》,對於許多中國人來講,不僅僅是了解何謂大國、大國如何崛起這麼簡單,從影片中讀到中國未來的希望,恐怕才是觀眾的最終目的。
浙江師範大學歷史系教授王加豐表示,大多數國家在現代化、工業化的過程中都會伴隨民族主義的高漲。隨著中國經濟實力增強,國際地位提升,中國人的民族自信心也不斷壯大,《大國崛起》一片的出現,正好為這群懷抱「大國夢」的人們,提供了一個理論基礎。
尤其在加入WTO滿五年之際,愈來愈多中國人渴望了解世界、走向世界,世界強國的發達史,很自然地成為新一代中國人仿效的目標。「中國發展到現在,下一步該怎麼走,該從其他世界強國那裡吸取些什麼經驗教訓,不但當局者關心,老百姓也在關注,因為國家發展和百姓生活息息相關。」四川省社科院經濟研究所研究員蔣華東一語道出此劇熱播背後的深層因素。

**企業呼籲政府扶植本國產業

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學者和社會菁英的廣泛討論,也是使得這部紀錄片持續受到關注的原因之一。
在《大國崛起》影片當中,不斷強調一個中心思想:大國在崛起之初並非都是成熟的民主國家,有的國家,如葡萄牙、西班牙、德國、日本和俄羅斯,在剛剛踏上崛起之路時還是君主制國家,但最終這些國家的統治者,不管是民選還是世襲,都曾經大力推動了商業自由和學術自由。
尤其是東亞國家如日本,一方面建立了現代經濟制度和法制,一方面由國家主導各種扶植政策,輔導產業逐步升級,保護國內資本家和勞工的利益,這一點正契合中國正崛起的中產階級和企業家需求。趁著這部紀錄片播得紅火的時候,許多企業家提出了希望國家主導,扶持產業發展和保護國內市場,以協助中國企業與跨國企業競爭的請求。
十二月八日晚上,《大國崛起》攝製組舉辦了一場「企業家」研討會,破天荒地聚集了當今中國商界極具影響力的領袖人物,包括招商銀行行長馬蔚華、藍山中國資本創始合夥人董事長唐越、中信集團董事長王軍中、吉利集團董事長李書福、蒙牛集團董事長牛根生、阿里巴巴集團董事局主席馬雲等人齊聚一堂,說這些人會為了一部央視紀錄片而來,恐怕誰也不會相信。
過去,中國政府一直奉行鄧小平提出的「韜光養晦」方針,把精力都用於發展國內經濟,避免落入「中國威脅論」的爭議當中,然而隨著中國經濟的高速發展,「中國崛起」已經成為擋不住的話題之一,中國官方也一改過去對此三緘其口的態度,正式對外提出「中國和平崛起論」。
也許不久之後,央視就會推出〈中國崛起〉篇,期盼其中有更多領導當局為了解決當前中國千絲萬縷的社經問題所做的努力,而不僅僅是夸夸其口的虛華文字。畢竟國民素質和思想的提升,才是大國歷久不衰的基本條件。

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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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