設計類學生的十字路口:升學?就業?創業?
設計類學生的十字路口:升學?就業?創業?

最近許多同學私訊詢問我:「到底要就業、升學,或是要創業?」筆者恰好經歷設計上班族、兼任老師、專任老師和設計公司負責人等不同身份,所以來簡單分享一下我的經驗。

就業?

剛拋出學士帽、熱血的你,至少苦讀四年設計系,都有著一個美好設計師夢。你可以選擇先去就業,一圓設計師的夢,體驗商業設計師真正的工作和方法,調適商業設計的節奏,然後發現,以前需要費時一年的專題製作,原來只有一個月的時間完成它!

當你的業主修改101次後對你說:「感覺原來的比較好!」你會發現,原來商業設計沒有80分、90分的差別,只有100分和0分兩種分別,因為競爭過後,不是你死就是我活。

夢醒時分的你,發現你欠缺了一些東西,它不是PS和AI技巧,它可能是行銷、企劃、產品、空間……等跨領域專業知識或技能,學習的管道可能是書本、職位、朋友、長輩或是學校。

前面簡單幾行字,實則不簡單,需要幾年的時間才能細細體會。這時候或許可激起你進修研究所的動機,只要你有足夠的企圖心和求知欲,不用害怕中斷問題,就可以繼續進修,因為很多成功人士都持續自我學習。

創業?

你想創業嗎?這又是另外一個夢了。經歷職場上的人事物,累積幾年實務經驗和失敗經驗之後,創業還必須加上良好溝通能力、出來混要還的人脈、「萬萬稅」的洗禮,此外,你也得一肩扛起所有壓力,只能全年無休工作而沒有生病的權利,過著找案、收帳、收不到帳的日子。

重點是,要有一顆承擔巨大風險的心臟和口袋,還有受傷後的自癒技能,在風光自由的背後,當老闆創業,其實是由失敗與壓力堆積而成的。

升學?當老師?

你真的認識你自己嗎?你真的喜歡設計嗎?你確定你未來日子要與設計為伍?你拿碩士、博士學位的目的為何?或者你也不知道未來在哪裡,所以只好繼續念書?

即將畢業的同學都不斷反問著家人、朋友和自己這些問題,看著學長、學姐不斷碰壁,也不禁惆悵起自己的未來。

其實歷經大學四年的基礎、進階、應用的相關課程訓練,如果你認真學習,你已經具備一定的基本知識和技能。

選擇升學,通常是被碩士文憑的高帽子吸引而去。就商業設計公司的角度而言,重點並非設計師的學歷高低,而是作品風格和能力強度兩者。不過,這也只是基本門檻,一個商業設計公司在團隊合作過程中,溝通、學習、責任、態度才是你真正要正視的無形能力。

為何沒有提及創意?其實創意能力取得比較複雜,有些人天生腦筋就轉得快,舉一可以反十,擁有高轉速和創意超連結的能力,有些人要透過生活經驗、視野、閱讀、學習來堆積成長,也有人是透過失敗的洗鍊蛻變出創意能力的。

至於當老師的話,老師可分為不同體系,這邊泛指大學高教體系。人人稱羨老師這份工作,但是目前學校和學生比例早已呈現供過於求的現象,想要專任至少得有碩士學位,況且,也並非有缺就可以上任,必須再投入至少碩士兩年和博士三年的時間和金錢成本,才能取得機會較高的門票。

若是只有碩士學位想要成為專任老師,首先得在眾多碩士競爭者中取得兼任講師資格,兼任講師要熬出頭,花費時間很長、很難。

多長?高教體系要取得教育部講師證有一定的年資門檻限制,少則兩年,多則六年,而且該校是否願意為你申請還是未知數。

就好像是,看日出的山頂最佳區域只能容納10人,現況已經擠了20人,除非有人放棄或掉下去,哪還有位置呢?假如你的卓越表現和成績贏得了機會,還要面臨教學、評鑑、產學、研究、升等、學生、家長、招生和少子化問題,而且無法置身事外。

番外

每條路好像都很難,不如去賣雞排?嗯……這又是另一個夢了,要不畏風雨、悶熱、寒冷、長時間站立工作、進貨、保存、醃製、火侯、調味粉、租金、加盟金、衛生、客訴等,也不是一塊雞排60元那麼簡單啊。

每一段分享都是輕描淡寫,真要說清楚講明白,可能要另闢專題來闡述。每條路、每個工作、每個行業都有他的辛酸和甜美之處,沒有看過、走過、痛過、笑過,一定和你的想像不同,建議親身體驗後就會有刻骨銘心的成長。

筆者僅能分享過去的經驗,提供讀者一個不太確定的方向,雖然未來仍是模糊不清,酸甜苦辣也不清楚,但至少可以開始思考和討論,希望對站在十字路口的你有幫助。

作者簡介:鄭國章,高雄師範大學視覺傳達設計碩士,東壁品牌設計有限公司創意總監、中華形象研究發展協會秘書長、中華美術設計協會常務理事、高屏傑出文創經理人獎、中國設計十大傑出青年銀質獎、榮獲全國及國際競賽82項獎項。

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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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