種族歧視風波再起，一張動態圖害Instagram移除GIF 功能|數位時代 BusinessNext

種族歧視風波再起，一張動態圖害Instagram移除GIF 功能

這幾天Instagram限時動態（Stories）GIF貼圖突然消失，讓許多用戶在社群上發出一陣哀號，據悉撤下GIF功能原因是和一張種族歧視動態圖有關，接下來平台將進行人工審查的方式，確保類似內容不會再出現。

種族歧視惹爭議，Instagram移除GIF貼圖功能

俗稱「動圖」的GIF格式早在上個世紀就已經出現，隨著今年一月Instagram在限時動態納入GIF貼圖後再度翻紅。

Snapchat 、Instagram都是採用動態圖片分享平台「Giphy」的來源，用戶透過GIF搜尋功能搜尋關鍵字，就能為限時動態增添趣味性。但最近卻有用戶在Twitter上表示，在Snapchat 、Instagram平台上搜尋關鍵字「Crime（犯罪）」，會出現一張讓人不安的種族歧視動圖，明顯對非裔族群相當有攻擊性且不尊重。

Snapchat透過聲明表示：「在我們發現這類情況後，就停止了GIF功能，直到確定所有貼圖都沒有類似狀況。」並表示感到相當抱歉；同樣情況發生在Instagram 上，發言人表示：「這類內容在Instagram上沒有容忍空間，在調查的同時我們將停用GIF功能。」且會透過人力審查所有GIF，確保類似內容不會再次出現。

GIF界的Google搜尋，「動圖」魅力人人愛

許多人簡稱「動圖」的GIF（圖像互換格式），是一種點陣圖圖形檔案格式，1987年由軟體工程師Steve Wilhite所創造，成為了大眾除了文字、靜態圖片外表達情緒的媒界，今年已經問世31周年。因為行動裝置的普及，以及主流媒體的推波助瀾，2012年「GIF」被牛津字典選為年度代表字，而真正大規模興起也是近五年的事。

「Giphy」這家公司可以說是GIF界的Google搜尋，平台運作模式類似搜尋引擎，創辦人Alex Chung一開始只是把GIF圖網站連結在朋友間分享，因為看見視覺化社群的趨勢才創立這家公司。

Giphy是一個擁有廣大GIF素材的平台，用戶可以透過關鍵字搜尋找到對應的圖片，根據Giphy去年公布的數據，平均每天可以服務1.5億用戶、日均服務次數超過20億，不只是Snapchat 、Instagram ，也成為Messager等第三方平台採用的來源，除了Giphy，Google目前也有開發自家的GIF搜尋工具。

內容審核出現漏洞，人工審核後將再度上線

事實上，Giphy社群嚴格禁止這類令人反感的內容，Giphy 表示：「當用戶發現具侵略性的GIF貼圖，我們會依照規範移除。」並表示這張GIF之所以會出現，是因為內容審核過濾器出現漏洞，將會以人工方式重新檢查所有GIF，確保類似內容不會再出現，因此Instagram和 Snapchat 應該會很快恢復GIF貼圖服務。

而這也並非Snspchat第一次涉及種族歧視事件，2016年也曾推出極具種族歧視意味的亞洲人AR濾鏡，當時也引發了一陣討論與騷動。

這件事也讓Instagram母公司Facebook很尷尬，尤其Messenger Kids App也有類似GIF貼圖功能。兩大平台未來在把關上必須更加確實，Snapchat和Instagram或許也會重新思考，是否應開發自己的GIF內容平台，防止類似狀況再度上演。

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。」

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。