10種方法追蹤《數位時代》,讓你科技消息不漏接!
10種方法追蹤《數位時代》,讓你科技消息不漏接!

近年,新聞媒體紛紛轉戰數位市場,不論是各種社群平台、App,還是電子報、RSS訂閱等,各家媒體都嘗試透過不同的管道,爭取讀者的關注,同時,也端出各種創新的內容形式,試圖以符合時代需求的方式,與讀者溝通。

因應這波數位浪潮,《數位時代》同時發力於深度內容的耕耘,也嘗試新型態的溝通管道,秉持著將有價值的商業、科技新知提供給讀者的初衷,在此我們整理了十種追蹤《數位時代》的方法,,提供讀者透過各自偏愛的方式接收我們的內容:

一、訂閱電子報、專題週報

每天早上接收當日電子報,為您整理最新重要消息與資訊,而每週三發送的專題週報,以主題式的專題報導為主軸,搭配企業、人物以及觀點等深度內容,為您提供《數位時代》的獨家內容。

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圖/ 數位時代製作

看範例

  1. 20170802電子報
  2. 《他們在網路上濟世》專題週報

二、加入《數位時代》LINE@

加入《數位時代》LINE@,每天為您推送精選新聞,還可以在對話視窗和我們打招呼,獲得關鍵字總匯,透過關鍵字關注特定內容。

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三、追蹤《數位時代》粉絲團

還可以設定為「搶先看」,隨時獲得最新資訊。

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四、設定手機桌面捷徑Icon

幾個簡單的步驟,就可以將《數位時代》設置成類似App的快捷Icon在手機桌面!

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五、啟用Messenger聊天機器人自動推薦

透過訂閱《數位時代》Facebook Messenger推薦,每天為您推送當日新聞。

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六、訂閱雜誌

還是愛紙本的讀者,歡迎訂閱《數位時代》雜誌!

七、收聽《BNB Air》

《BNB Air》是《數位時代》製作的書評 Podcast,也是我們全新的嘗試。由主持人張鐵志與每集的特別來賓介紹科技與商業書籍,希望帶給聽眾/讀者最時代前線的知識與觀念。

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至於為什麼叫「BNB Air」,以及詳細的訂閱方法,可以參考我們第一集的文章

八、接收瀏覽器推播通知

進入《數位時代》頁面,點按「允許」顯示通知,就可以即時收到重點新聞推播!

網站推播訂閱
進入網站後,點選「允許」即可接收推播訊息。
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九、老方法:加入「我的最愛」

將《數位時代》收入書籤中,每天都不忘過來瀏覽一下最新消息!

十、訂閱RSS

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你都是如何追蹤《數位時代》的呢?快來粉絲團留言分享抽電影票!

關鍵字: #Podcast
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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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