數位科技時代的鄉愁:溫度與手感
數位科技時代的鄉愁:溫度與手感
2016.12.02 |

科技越來越進步,訊息傳遞的速度也越來越快,有時候幾乎快要被訊息淹沒的那一刻,是否曾經不自覺地開始回味Nokia3310──那個單純、舒緩的年代呢?

盛夏的風扇在頭頂繞轉著。暑期輔導結束前,阿俊正用著一台Walkman,和心儀的女子分享耳機裡的五月天,一邊拿出B.B.Call和朋友晚上約在撞球場。回到家裡,放下書包,小寧拿出百視達出租的日劇錄影帶,然後餵飽掛在鑰匙圈上的電子雞,這才算真正結束九零年代高中生的一日。

像這樣已逝的科技場景,可說是30到40歲世代的共同體驗,然而不只是如此,更早的科技物──如Nokia3310上的貪食蛇、B.B.Call密語的「04592」(你是我最愛)等建構起來的時光,同樣形成了、並隔開了一代人與另一代重要的集體記憶。

而這些逝去的科技,也成了科技史探討上歷久不衰的主題。

或多或少,我們都懷藏著一些像這樣子的科技鄉愁(Technostalgia)。這是社會學家崔佛.平區(Trevor Pinch)在2006年著作《那些類比的日子》(Analog Days)所描述,隨即在歐陸次文化圈流行起來的名詞,指的是一群被新興數位科技更快速的訊息,更高密度的超飽和(Hypersaturation)狀態掩沒,而回過頭來尋求更簡單的昨日科技情感。

然而,是什麼定義了「今日」或「昨日」的世界?

從實際的科技發展軌跡來說,九零年代是一個重要的分水嶺,這是一個類比與數位世界的出海口:照相機、收音機、電話等不同類比產品從各自的譜系,導向一片無差別的數位之海──數位相機、MD隨身聽、行動電話等,當然,那時候我們還不知道,這些事物將進一步被整合到所謂的智慧型手機裡,成為一項一項的「功能」而不再是單獨存在的「產品」。

那麼,人們對舊科技物的喜愛與眷戀從何而來?除了對使用科技物當下,這些逝去美好生活的追憶外,某種程度上,他們是想奪回這個「漸趨自動化、複雜化的世界」對其主控權的掌控。

舉例來說,即使如今電腦上已有高效能、自動化的數位合成器(Synthesizer)軟體,許多老音樂人、資深DJ覺得經典、順手的合成器總是Roland303或Mogg那幾台。儀表板上那些老式的旋扭、開關、操縱時的機械感,雖然沒那麼方便,卻讓他們覺得這樣確實是在「掌握音樂的本身」,而非只是在電腦前輸入數據的操作員而已。

對他們來說,機械式的、類比的設備,比起數位產品的方便,似乎更有溫度與手感。

攝影界也存在類似的例子。德國徠卡相機曾於2016年初推出一款無螢幕的數位相機Leica M-D。這是一種對於習慣用數位相機「拍完照就急著看成果」者的挑戰與反動。「攝影需要控制的,只有光圈、快門跟對焦。」攝影師Cedric Chen曾如此對螢幕的非必要性提出其主張,而徠卡「向底片時代致敬」的作法,也在國內大型網站Mobile01掀起一場創新與復古的論戰。

在遊戲圈裡,除了日前造成熱賣的相容各式舊式主機卡帶的RetroFreak,近日更有遊戲業者預計在已上市33年的任天堂(台灣俗稱紅白機)上,推出遊戲卡帶,希望以8位元的硬體技術與限制,來製作一款「即使是PS4玩家也會感動的遊戲」。

對這些懷舊玩家、攝影師來說,在資源(記憶體、運算能力)的高度限制下,工程師的努力與和作品的對話,突然有了工匠般感動人心的要素,而使用者也能在那限制下感受這些工藝品的全部靈魂。那種和物的互動關係是親暱的,而非單純的產品消費行為。

而這些工程師,就像「戴著腳鐐跳舞」的藝術家,能夠在有限的資源下把發揮到極致,這和動輒擁有數GB記憶體可揮霍的PC截然不同。現代科技取消了限制,但也削減了限制條件下設計者的潛力。在此意義下,或許我們重新思考何謂「新科技」的時刻已經到臨。

穿梭在技術與品質之間的思考

易攜的MP3是CD音質的壓縮,方便的YouTube是對傳統影片畫質的妥協,就連曾宣稱「唯在遊戲機上,才能傳達出最純粹遊戲體驗」的任天堂,都不得不擁抱便利的手機載具,這樣的情形在近未來內沒有停止的跡象。

自動化技術下的慣性與失去

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圖/ Shutterstock

數位相機近乎無限的記憶卡,全自動的對焦與曝光等,使攝影者失去對畫面構圖斟酌再三的耐心。此種情況,有可能讓人有更多時間投注在更富創造力的工作,卻有可能使人類在有限技術限制下所展現的潛力不復可見。

手機、電腦、App的生活與適應

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圖/ Shutterstock

新產品的生命周期決定了消費周期,也決定了人們對這個循環的適應程度。例如LINE的即時性,改變了傳統電話、手機的溝通模式。科技物決定人們生活的樣式,而當新的科技物生產與報廢的循環不斷加快,我們必須以更多心力去適應它所帶來流變的生活。

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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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