在計算力與智慧過剩的社會,文化科技的狂飆旅程
在計算力與智慧過剩的社會,文化科技的狂飆旅程

最近跟文化相關的科技新聞甚囂塵上,成為各種不同場合的焦點。文化部前瞻計畫中的數位基礎建設,想要打造能長能久的「國家文化記憶庫」工作;4K高畫質、數位新媒體與各個文化機構等等資源也都在運用科技來深耕文化成果。

「文化內容科技應用創新產業領航旗艦計畫」則是另外一艘重要的出航旗艦,也迫切地迎向市場,尋求文化消費、研發資源等大數據研究的諸多可能。科技部把人工智慧技術設定成未來重點發展目標,在即將舉辦的AI競賽中,公共電視提供了日常生活的文化資料內容,來當作影音人工智慧辨識技術的比賽樣本資料。而在日前文化部所舉辦的「文化科技論壇」中,科技部與文化部兩位部長共同宣示合作平台的正式啟動。

這些新聞彷彿在夜空中綻放的燦爛煙火,華麗地點出種種樣貌。

從兩年多前開始,我們協助引進巴西政府文化部在數位文化上領先全球發展經驗,舉辦了「2015臺中軟實力論壇」,並推動數位文化的政策規劃與實踐等等工作,我們認為數位文化不是只有文化內容數位化、不是只跟博物館網站呈現藝術作品有關,它關注使用者的數位生活,串連資料與思辨、對話與合作,是智慧城市等等計畫的核心推動引擎。從兩年前到今天,改變與提升自我的漫長旅途才剛剛開始。

從奇觀化的「亮點」政績到看不見的點滴成果,這一切需要滲透到組織行政、政府與民間社會創造文化改變,文化與科技才算是真正地融合在一起。就連在網路上舉辦公聽會、徵詢眾人對於政策修訂的看法,都需要嘗試改變的勇氣、細緻的技術與不斷修正、越來越「精準」的具體作為。

煙火美麗謝幕的那一刻,漫長旅程還要繼續走下去。希望這些動人的熱情能夠讓我們充飽電,繼續面對路程上諸多不可能的任務與挑戰。

別把文化科技「浪漫化」:不把Google與Facebook這些「他者」的服務視為理所當然,也不視為可以當作跳板、對空揮舞雨傘挑釁的意識形態「風車」,自己當然也不是唐吉軻德。要做到不浪漫,只有跟底層的調查研究攜手走一程:因為要知道整體生態系的全貌,無論是多麼簡略的逼近估計,只能從資料開始。

數位文化並非只是文化內容數位化,不是只跟博物館網站呈現藝術作品有關。而是一連串資料與思辨、對話與合作,政府、民間與行政組織真正融合在一起創造的文化改變。

軟體開發的格言:「吃自己的狗食。」也可以用來檢視文化科技範疇的環境及諸多產品服務。你最愛的《冰與火之歌》的名句貼圖是誰做的?看完tvN與Netflix《秘密森林》之後,你第一時間衝向哪一個討論區來追最新討論?IMDb網際網路電影資料庫也是網際網路最早誕生的服務之一,我們該如何競爭合作,創造出孕育這樣長久數位生命的環境?

我們這個世代已經被各種國族主義過度動員,被虛假的歷史與政治背叛,被風險委外的權貴資本主義擊倒,被攪和大數據的掠奪型商業模式狙擊,被沉重的家庭負荷與少子化未來雙重擠壓。唯一能夠召喚我們的,只有那精準算計觀者的「情感經濟」、一點也不浪漫的日韓美劇了。

人工智慧圍棋冠軍AlphaGo不是故事結束,而是一個新世界的開始。文化資料不僅僅只能作為科技的背景,更將織就構成台前美麗場景的動人細節。我們是否有想過,當人工智慧與機器學習成為顯學的時代,已經不再是克雷.薛基(Clay Shirky)所謂的「認知過剩」的階段,而是「計算力與智慧」過剩社會時,市場上到底還需要什麼樣的產品與服務?這些產品與服務會需要什麼樣的關鍵技術來支撐與突破?這些更新事物所構成的「新文化生活」,又有著什麼不同的可能性呢?

讓我用可能的情境來描述文化科技的衍生面貌。在〈效率市場的加密資料〉(Encrypted Data For Efficient Markets) 這篇文章中,描述著新創團隊Numerai團隊運用一種「結構-保存加密法」來創造出「股票市場效能問題」的開放參與解答,找到了更快速的演算法提升效能。全球文化市場資料的分享與合作,或許會需要這種類似的半遮掩技術,來擴大參與規模、進而導致新算法較容易誕生。

另外一個最近爆出的新聞:Spotify傳出「假藝人」爭議事件。在龐大的版權支出壓力與虧損下,Spotify選擇透過第三方製作公司合作,讓版權方降低版稅分成比例交換高曝光渠道。類似7-11推出自己的白牌瓶裝水與其他iSelect產品,Spotify在歌單中混入了這些「假藝人」,降低成本創造迂迴的收益路徑。這既是串流媒體為了生存的變形方式,同時也是商業交易與社會互動的異質新現象。文化科技會變形增生以往完全不存在的組織、角色、功能,卻扎扎實實地影響了生活的面貌。

我們的文化科技,將為我們帶來各種新生異形事物、與之過招對話。在點燃感動與目睹絢麗璀璨之際,為我們自己,開始準備那能夠走長走遠的行囊吧。

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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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