「貓咪就是我們的董事長」──三個不到30歲台灣年輕人,用社群影音和亞洲貓奴做朋友
「貓咪就是我們的董事長」──三個不到30歲台灣年輕人,用社群影音和亞洲貓奴做朋友

台中高鐵站旁,在塵土飛揚的工地裡,藏了一個小小的烏托邦。在這裡,三個年輕人和三隻貓,用一支支短影音,在網路上圈起了緊密的貓奴社群。

79年次的陳璻安、黃奕傑和尤葦帆是雲科大工業設計所的同班同學,也是室友兼事業夥伴。一年多前,他們開始經營貓鮮食電商「好味小姐」,大搶寵物商機。

貓咪就是董事長

「會做這件事,主要是因為自己的貓。」負責網路行銷的黃奕傑說,米克斯貓「短褲」是三人養的第一隻貓,當初因為缺乏貓咪餵食相關知識,所以在飲食上沒有特別注意,沒想到卻讓牠生病了。

「我們那時候還是學生,所以就上網買乾飼料。因為挑嘴貓飼料比一般的貓飼料還便宜一點點,我們就餵挑嘴貓飼料再加上鮪魚罐頭。但是因為口味很重,會讓貓咪挑食,就像是掉進了一個陷阱裡面,最後牠連罐頭都不吃了。」後來,才一歲多的短褲竟然出現了尿蛋白症狀,病情嚴重。於是,他們開始決定親手做料理,讓貓咪改吃鮮食,也從此踏上了創業這條路。「這三隻貓就是我們的董事長啊!」陳璻安笑說。

的確,從鮮食調味料、貓補丁零食,再到貓食用橄欖油、貓皂和貓抓球,好味小姐的產品通通都是從自家貓咪的需求出發,從零開始研發產品、找供應商、找工廠。最初,尤葦帆親自跑遍台中各家寵物店寄賣產品,後來,他們發現網路行銷更事半功倍,於是才改將主力放到社群經營上。

到目前為止,好味小姐的Facebook粉絲數已經超過87,000人,其中七成是20到40歲女性,甚至有15%粉絲來自香港。「因為居住條件,香港人沒辦法養狗,所以養貓還蠻盛行的。而且他們也比台灣飼主更願意幫貓咪做鮮食。」黃奕傑說。

用貓咪影片和粉絲交心

好味小姐的社群經營有兩大重點,首先,就是目前最熱門的資訊傳播方式:短影音。

每個禮拜,他們都會在粉絲頁上推出一支貓咪食譜影片,教大家如何簡單、快速做出鮮食料理,影片平均長度約為兩分半。從白蘿蔔、甜椒、番茄、雞蛋、小黃瓜再到南瓜,各式各樣新鮮食材都能做成貓咪愛吃的餐點。

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三人飼養的貓咪「蛋捲」是好味小姐短影音中的最佳模特兒。
圖/ 攝影/蔡仁譯

這些料理影片在社群發布後,粉絲反應十分熱烈,每支影片的觀看次數幾乎都是5萬起跳。特別是《哞哞番茄》,在Facebook觀看次數甚至衝到22萬次。「《哞哞番茄》反應好,一方面是因為它的造型可愛,另一方面是大家對於『貓會吃番茄』這件事會覺得驚喜。」黃奕傑說。

除了教做菜,他們每兩個禮拜也會發布一支知識性影片,釐清養貓過程中會遇到的各種迷思。比方說貓咪一天該喝多少水才夠健康?每天要吃多少食物才足夠?透過影片,就能一一得到解答。未來,他們還計劃推出Vlog(影像部落格)分享生活,讓「好味小姐」網紅化。

當然,這樣的做法也和好味小姐本身的品牌定位有關。

「我們覺得自己是服務業,」黃奕傑自認,與其說是電商,好味小姐的定位更像是飼主的好朋友,每天和大家交換心得、提供諮詢和協助。

而負責管理社群的「好味小姐」本尊陳璻安也說,自己幾乎一天24小時都在顧粉絲專頁,力求每一則留言、每一封訊息都要快速回覆。「最早期的粉絲,我幾乎都認得他們的ID。」認真經營,粉絲也會跟你交心。她說,像是最近小貓「麻糊」生病,一貼出消息就有大批粉絲留言關心。

互相信任,一起往前走

烏托邦的美好,也是努力付出而來。創業初期,不只爸媽擔心,不時會問三人是否該去找工作了,好友兼室友一起創業,公私之間的分際也很難拿捏。不過,年輕的他們已經摸索出一套相處模式了。

「我們分配好彼此的業務內容,因為你不懂他在幹嘛,他也不懂你在忙什麼。互相不干涉,就是相信對方。」陳璻安笑說。相互尊重、彼此信任,三人三貓的旅程,還要繼續走下去。

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不只在社群發布影片,好味小姐也將鮮食食譜集結成書。受訪當天,他們正忙著補拍食譜照片。
圖/ 攝影/蔡仁譯
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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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