低潮時，創作念頭也不能消失|數位時代 BusinessNext

今年十月十一日，青禾動畫在全球最大的影視大展MIPCOM行動電視獎中，從來自三十四國的入圍者中脫穎而出，得到「最佳原創行動內容」大獎，他們也是唯一得獎的台灣隊伍。
公司創辦人暨動畫導演林博良說，自己領獎時腦中一片空白，「我只記得一定要謝謝我太太，要不然回來會被念死。」他打趣地說。青禾動畫這對夫妻檔，男主內、女主外，林博良負責創意發想、原畫手稿，妻子陳春霞負責公司對外一切業務運作，無論在家庭與事業都合作無間。
他們沒有將參賽影片「笑話系列」做英語配音，只上了字幕，依然讓全場笑得跺腳。連MIPCOM評審團主席，都對他們豎起大拇指讚賞有加。負責頒發該獎項的易立信副總裁ＸＸＸ也說：「這是我們行動業者期待已久的優質內容。」
一九九一年轉型為廣告動畫公司之前，林博良就已經幫美國動畫公司代工畫了十幾年了。動畫需要創意，然而動畫代工卻是個扼殺創意的行業。林博良為了體會動畫真髓，常利用夜深人靜的時候，一格一格手搖播放動畫片，再用描片紙畫下來，或是從字紙簍裡撿回國外原畫師丟掉的草稿，偷偷學習。有一次，林博良想要「表演一下」，把人物畫得活靈活現，卻立刻被美國總部駁回。陳春霞笑著解釋：「有一段突然活起來了，與前後都不能連接。」
兩年前，林博良帶著構思八年多的動畫《孫悟空》三分鐘預告片，赴韓國釜山宣傳。然而適逢宏廣製作《紅孩兒》失利，國內動畫長片進入「寒冬期」，資金籌措無門，只能暫放下這個遙不可及的夢想。
塞翁失馬，焉知非福？另一個意想不到的機會悄然來臨。同一時間，亞太行動通訊找上門，問青禾能不能做可以在手機上播放的動畫短片，約三十秒到一分鐘，屬性、內容則不限制。林博良嘗試各種類型，發現笑話系列最討好。陳春霞將產品定名「酷搜風（Kuso phone）頻道」，提供給國內各家行動業者與中國移動等電信商，讓內容成為獨立的行動影音平台。從坎城歸來，陳春霞已經簽了十四個國家的代理權。
青禾做為一家小型動畫公司，很難得到政府關愛的眼神，「低潮是一直存在的，創作的念頭也沒有消失過，即便低潮，創作力依然得要源源不絕，」已經太有默契的陳春霞與林博良，互相補充說出這句話。

好的創意，要像被蚊子叮，立刻就有反應
「笑話系列」能夠如此成功，除了笑話本身就能跨越國界之外，亦得歸功於林博良與陳春霞過去製作廣告的經驗，了解如何在短短三十秒內講完故事、留下重點。他們甚至創造出講笑話公式。首先是人物形象必須鮮活，另外在短短一分鐘內就得經歷「醞釀、高峰、爆點」。一則笑話從初稿到最終版本都要修改50％，因為林博良會不斷調整節奏，抓出最佳表達方式。林博良從各地蒐羅笑話素材、重編腳本，「笑話就像Linux（開放原始碼的軟體系統），沒有版權問題，人人都可以加工再製。」做一則笑話僅需三天，而陳春霞則扮演最後驗收的工作。到目前為止，青禾的原創動畫已有八十多則笑話。

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。」

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。