前Uber中國「一姐」柳甄哈佛演講:別讓自己過得太舒適
前Uber中國「一姐」柳甄哈佛演講:別讓自己過得太舒適
2017.04.27 | 創業人物

編按:本文來自柳甄在哈佛中國論壇開幕式上的演講。她在演講中分享了自己人生的3個轉折點,鼓勵創業者不斷跳出自己的舒適圈。

而在演講後,柳甄在新聞發表會上表示,從麻省交換生、矽谷律師事務所,再到Uber中國、今日頭條,自己一度很忐忑。但後來發現新創公司共性是務實肯幹,她認同這樣的創業文化。頭條是個國際化的公司,將來會不斷在考察國際上的併購和拓展機會,包括美國、印度、日本和東南亞等地區。

正文:

各位下午好。

感謝主辦方邀請。很榮幸能在哈佛中國論壇上發言。

每次回到新英格蘭,我都很高興。

我第一次出國,就是到離這不遠的康科特做高中交換生。17年前我第一次來到美國,第一腳踏在了波士頓的土地上。因此,這個地方在我心中佔據了一個特殊位置。今天,我當時寄宿的美國家庭也來到了活動現場,非常感謝他們一直以來的支持和鼓勵。

柳甄寄宿家庭.jpeg
柳甄和當年寄宿家庭夫妻現場合照。
圖/ 36 氪

今天論壇的主題之一是「創業者精神和創業者的角色」,我想和大家分享自己人生旅途上的三個交叉路口:如何從一個外國交換學生,到律師,再到Uber、今日頭條的高階主管。

我職業生涯中第一個交叉路口,就在離這裡70英里的康科特。

來美國之前,我在北京上高中,當時是個受歡迎的明星學生。我說中文時能言善辯,是辯論隊隊員,還經常做演講。

高三那年,我決定來美國交換學習一年。沉浸在全新的文化中,要闖的難關不止是語言。我至今還記得和其他高中生就中國歷史和政治辯論的情景。基於我有限的英語水平,這幾乎稱不上是一場辯論。

我意識到對於同樣的事情,我的認知和美國孩子的認知是很不一樣的。也是第一次,我意識到要真正了解一件事,即便是你非常熟悉的事情,有時只有跳出去,用一個外部視角,才能對這個問題有更客觀、深刻的思考和認識。

今天,我在今日頭條負責企業發展。我和很多商業夥伴以及投資者有工作上的交集,他們很多都不是中國人。學會從他們的視角來看待企業以及企業在市場中的位置是很重要的,只有這樣,才能更容易找到彼此共同之處,讓他們的利益與公司的長遠目標對齊。

我的第二個交叉路口是在2015年,當時我決定加入Uber,進行中國市場的拓展。

這之前,我在矽谷的律所當了9年律師,主要負責私募、資本市場和跨境交易。那時我已婚,有了兩個可愛、年幼的孩子,我在工作方面已經駕輕就熟,對自己的工作和生活安排都有很大的掌控權。

一切都很完美,有點舒服過頭了。

這時Uber團隊找到了我,問我想不想嘗試新東西。當時Uber在美國已經名氣大作,不過在中國市場他們才剛起步。

在我上班的第一天,Uber在中國祇進入了8個城市,大概有50名員工。我們沒有法務,沒有政府關係人員,幾乎沒有公關。一年多以後,當Uber和勁敵滴滴合併時,Uber已經進入了50多個城市,團隊有800餘人,我們的業務價值數十億美元。

我在Uber起步時,做企業的經驗並不多。我當時面臨了一些前所未見的困難,事實上所有人都沒見過。幸運的是,我得到了身邊很多人的指導和鼓勵。從他們身上我學到,成為一名創業者,意味著你應該不斷走出自己的舒適區,你應該持續拓展自己的邊界,直到疼痛。

第三個轉折點發生在去年十月,一鳴給我打電話。他是今日頭條的創辦人、CEO。今日頭條是一個基於人工智慧的個性化信息推薦平台,為上億用戶服務。我相信在場的很多朋友都是今日頭條的活躍用戶。今日頭條每個活躍用戶平均每天在我們的平台上停留76分鐘。這比Facebook、Snapchat或Twitter用戶在其平台上停留時間都長。

柳甄張一鳴.jpeg
柳甄和張一鳴在討論。
圖/ 36 氪

在座很多人都知道,在中國,網路在行動端的滲透速度遠遠超過桌面端。到現在,還有很多人沒有桌面電腦,但他們在手機上消耗越來越多的時間,尋找著有用的資訊、感興趣的社交內容和喜歡的娛樂內容。

但是怎樣才能在行動端上最有效地尋找到適合自己的資訊內容呢,特別是在相對較小的手機螢幕上?今日頭條給出的解決方案是運用人工智慧技術,在你需要的時候提供你需要的信息。今天手機上的搜尋,已經不需要你去尋找信息,而是當你打開手機,有用的信息會自動找到你。

不同於Uber這種更偏重運營的公司,今日頭條是個完全線上的人工智慧公司。我不會編程,也沒有任何技術背景,更從來沒有在本土網路企業工作過。在這個陌生環境下,我似乎又回到了17歲那年,不過這次我更有自信,因為我知道這種感覺是對的,對於有創業精神的人來說,你似乎永遠在做不會讓你特別舒適的事情。

相信今天在座的各位,都希望創造自己的一番事業,或是與傑出的創業家同行,以更好地服務自己所在的社區。

如果我的經歷能向大家傳遞一個關鍵信息,那就是:

當你感覺過於舒服的時候,也許就是你的人生需要改變的時候:你需要去拓展自己的邊界,直到疼痛為止。我相信這樣做之後,你一定會為自己取得的成果而驚喜。

謝謝!

本文授權轉載自:36 氪

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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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