Google雲端硬碟整理檔案密技!複製檔案資料夾「分身」實測
Google雲端硬碟整理檔案密技!複製檔案資料夾「分身」實測
2017.08.06 | Google

前一陣子才有讀者來問我:「很久以前 Google 雲端硬碟網頁端有利用按住 Ctrl 複製檔案、資料夾分身的方法,但這個方法已經失效很久,是被完全拿掉?還是有替換不同的快捷鍵呢?」那時候我回答我也不知道,直到前兩天,我看到這篇文章「Google雲端硬碟 密技影分身」,終於解答了這個疑惑!

原來現在製作檔案、資料夾分身的快捷鍵是「 Shift」+「 Z 」

講到這裡,讓我們先回頭說說「檔案、資料夾分身」是什麼意思,有什麼用?所謂分身,就是看起來像是複製檔案到很多個不同的資料夾中,但並非真的複製成多個檔案,這些分身仍然是「同一個檔案」,修改任何分身,其他分身也會同步修改,只是他們可以同時出現在多個不同的資料夾分類位置。

在單機電腦的 Windows 系統中,也有類似的功能叫做「 symbolic link 」,我以前曾經在電腦玩物寫過文章,利用這個技巧把其他硬碟資料夾中的檔案,同步到統一的 Dropbox 資料夾中

一,檔案與資料夾分身的應用舉例:

更具體來說,在 Google Drive 雲端硬碟創造「檔案、資料夾分身」,有什麼解決實際問題的運用案例呢?

例如,一開始我有一個新書封面圖片檔案,他被放在這本書的專案資料夾中,這時候整理很簡單。但後來我整理這本書的行銷素材資料夾時也需要這個圖檔,更後來我另外一本書宣傳時也想搭配這本書。於是整理開始複雜了:

有三個專案資料夾裡需要這個封面圖檔,如果要讓封面圖檔同時出現在三個資料夾,不就要複製三個檔案佔用空間嗎?而且變成三個不同檔案,以後要修改管理不就愈來愈混亂?

於是這時候就可以利用「分身」,在 Google 雲端硬碟中,可以讓原本在「新書資料夾」的封面圖檔,分身出現在「行銷素材資料夾」,又分身出現在「另一本書宣傳資料夾」,三個地方(資料夾)都看到這個檔案,但其實這些檔案只是同一個檔案的分身,而不是三個不同檔案

這就是需要「複製分身檔案、分身資料夾」的需求,而且製作檔案分身後,也可以減少你的雲端硬碟空間額外占用

了解具體應用後,讓我們來看看怎麼操作。(像是下面兩張圖,可以看到同一個「我的某次時間管理課程」的資料夾,出現在兩個不同的大分類中,一個是簡報分類,一個是專屬這個時間管理系列課程的分類,但其實都還是同一個資料夾,並非
複製成兩個。)

google drive copy-06.png
圖/ 電腦玩物

二,如何在 Google 雲端硬碟製作檔案、資料夾的分身?

製作檔案、資料夾分身的方式很簡單。

首先要在 Google 雲端硬碟網頁版中,整理我們的檔案。接著,選定一個要「複製分身」的檔案或資料夾。

google drive copy-07.png
圖/ 電腦玩物

然後,點擊[ Shift] +[ Z ],這時候會彈出一個新增檔案到其他位置的選單。

google drive copy-01.png
圖/ 電腦玩物

在選單中一步一步往內選,就可以選擇把檔案新增到其他資料夾,最後按下[新增到這裡]即可。

這時候,不是移動這個檔案、也不是複製這個檔案,檔案還是留在原本位置,只是在新位置製作了分身。

google drive copy-02.png
圖/ 電腦玩物

下圖就是在新的位置出現的檔案分身。

google drive copy-03.png
圖/ 電腦玩物

注意看畫面右邊的檔案詳細資料視窗,可以看到同一個檔案,目前分身儲存在三個資料夾位置。

你也可以在這裡的資料夾後面直接點擊[X],就可以從該資料夾中刪除檔案分身。

google drive copy-06.png
圖/ 電腦玩物

三,複製檔案、資料夾分身後的各種問題解答:

要特別提醒讀者注意的是,這是一個「進階」技巧,解決問題之餘,也需要你更謹慎的管理,因為這樣的方法會違反我們平常單純複製、移動檔案整理的邏輯。我測試了「檔案分身」會遭遇的幾種不同後續整理情況,將其結果羅列如後:

  • 如果在雲端硬碟網頁刪除檔案正本有何影響?所有檔案分身都刪除。

  • 如果在雲端硬碟網頁其他資料夾刪除檔案分身有何影響?所有檔案包含正本也都刪除。(因為邏輯上他們是同一個檔案。)
  • 那要如何正確刪除檔案分身?請用上文裡最後提到的步驟。

  • 修改正本,其他分身也會修改嗎?

  • 修改分身,其他版本與正本也會修改嗎?

  • 修改共用設定,每個分身與正本也會更改嗎?

  • 如果檔案分身在不同資料夾有不同共用設定會怎樣?所有共用都會疊加,套在同一個檔案上。

  • 檔案分身同步到電腦會怎樣?會變成多個硬碟檔案

以上,你想好如何利用 Google 雲端硬碟的檔案與資料夾分身了嗎?

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本文授權轉載自:電腦玩物

關鍵字: #Google
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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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