掌握3C,台灣有機會發展世界級設計力
掌握3C,台灣有機會發展世界級設計力
2005.04.01 | 技能

當初他們找我去當iF獎的評審時,我有點驚訝,因為這應該是第一次有華人加入當評審,但後來發現會找我們去的原因,是因為要加入「東方審美觀」,達到平衡效果,因為iF獎代表著歐洲人在工業設計領域的權威性,但如果缺少東方觀點,可能就太過偏頗。再加上近幾年參賽的產品中,3C產品大部分是亞洲品牌,因此有必要在東西方各評審意見中取得共識。

**產品的形式必須追隨功能

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iF之於工業設計,就好比奧斯卡金像獎之於電影,評審委員會有著非常強勢的德國工業設計美學傳統,同時也有嚴格要求的一套準則。例如在設計上,從人機介面、外觀等都偏愛回歸簡單面、基本面,也就是「形式追隨功能」,iF認為這樣的設計概念是設計師的責任和義務,它把這套堅持,牢固地灌輸在整個組織及評選過程。
評選過程首先把所有參賽物品(約一千多件)分門別類,例如家具類、3C類、汽車類等。剛開始每項產品會有一個專門人員先介紹為什麼要來參加比賽、設計意義在哪裡等,有些講一半就被打斷了,因為評審覺得該產品根本不夠格參加iF,選出來的再由其他組評審交叉評分,再淘汰一次。過程中只要有質疑就開始討論,如果有爭執再表決,最後金獎再評一次,當然標準更嚴格。
評審對產品都是毫不留情地批判,例如「這個形狀不好」、「這個字體很差」、「為什麼這個顏色」、「為什麼模具開這條線」等,持相反意見的評審如果沒有足以說服提問評審的答案,這項產品就出局。有些Sony賣得很棒的產品也同樣在第一關就刷掉,在iF的觀點看來,如果你只有外表風格(only styling),欠缺工業設計創意上的提升等於沒貢獻,這和日本的美學有很大不同。

**人性化才是設計的價值

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在傢俱、坐椅等十分注重觸感、機能的物品上,標準更嚴苛,這時候評審會不斷地輪流坐到椅子上,不斷體驗。他們不鼓勵「漂亮」這種表面價值,而是更深層的設計概念,例如照顧弱勢者、省能源、操作更簡單等。
所以說第一關,主要是iF的基本價值門檻,只要能夠過關就會得到一個標誌,證明設計是被肯定的,得金獎的就是其中傑出的產品。iF對工業設計這個事情是非常執著的,保有工業設計的原則,對每個環節都很重視。
東西方兩邊差異點,主要在於東方評審認為有些參賽作品設計很簡潔,很不錯,但西方不這麼認為,他們不喜歡「為了簡潔而簡潔」的作品,覺得沒有必要。工業設計對歐洲人來說,不是簡單就好,還要有深層原因,有時產品或企業背後的使命(mission)也會列入檢視之列。遇爭執時他們的討論範圍很廣,從社會學、服裝、建築、藝術等角度看產品的設計意義,都有可能。 iF大賽對台灣最大的啟示是:人性化是工業設計的本質,任何產品只要觸到這個點,就會被指明出來。許多國家例如歐洲、日本,對設計人性化的堅持已經到達內化,當技術愈成熟,愈應該要從這種態度去看設計的價值。

**利用3C優勢向世界進軍

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以台灣、日本、韓國三個國家來比較的話,台灣公司在iF參賽,還是有點想要「以量取勝」的態度,品質不整齊。但是日本則不同,它們是選內部認為很優秀的產品來參賽,韓國也漸漸朝這種方式。不過台灣這次已經得到不少肯定,顯示確實有能力和別國一較高下。以這次得獎的華碩來說,儘管筆記型電腦設計的潮流都相距不遠,比如講求輕薄短小,但是華碩這款筆記型電腦的材質特殊,設計感佳,組裝方法特別,重量也很輕,因此被公認在這個產業中是有貢獻的,也有領導品牌的氣勢,和別的品牌具有差異化。雖然也有引發評審討論,不過以正面居多。
這次iF展場上,3C產品幾乎很少歐洲牌子,反而是亞洲廠牌居多。台灣掌握了許多數位相機、手機、筆記型電腦等設計和製造技術,今後所有全球企業的3C產品要把概念變量產,一定要經過台灣這一關,我們已經在全球占有發言的地位,所以能不能在工業設計舞台上大放異彩,端看我們能不能利用這些優勢。得獎雖然不是什麼需要大肆宣揚的事情,但台灣這次大幅奪獎的一個很重要意義是:能夠將台灣設計跟世界對上話,讓國際注意到台灣在設計上的努力。

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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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