受不了開放空間干擾?膠囊辦公室誕生,滿足安靜工作需求
受不了開放空間干擾?膠囊辦公室誕生,滿足安靜工作需求

過去幾年,許多新創、科技公司非常流行開放式辦公室(Open offices),拿掉辦公桌之間的隔層(Partition),初衷是希望所有員工可以更緊密地工作,讓溝通可以更無礙,從去年(2017)的資料來看,全美國約有70%的辦公室採用開放模式。

拿掉隔間雖然新鮮,但伴隨而來的是聽覺噪音、視覺噪音的干擾,當需要獨自集中注意力工作時就很困擾,去年一份研究指出,開放式辦公室會讓員工生產力下降15%,且在網路資源普及、遠距工作盛行的新工作形態下,一個安靜工作的地方就格外珍貴,美國有一家新創Jabbrrbox,就看準「空間作為服務(Workspace-as-a-Service)」的商機,打造了一款可以隔絕干擾的工作亭,目前約有200個安裝在私人辦公室內。

私人膠囊辦公室,覓得片刻專注力

走進紐約拉瓜地亞機場B航廈,你會看到一個個大型金屬箱子並排靠著牆壁,每扇門上裝著一片大玻璃,望進去可以看到木紋地板上放著一張椅子,牆壁上有一大片銀幕,這不是近來台灣很夯的電話亭KTV,也不是巨型夾娃娃機,而是一款叫做「Jabbrrbox」的私人膠囊辦公室。

Jabbrrbox
紐約拉瓜地亞機場內的Jabbrrbox私人膠囊辦公室,裡面除了有WiFi、插座,還提供視訊會議的設備。

這款單人工作膠囊,裡面配有Wi-Fi、藍牙、視訊會議的設備,燈還有多種調整模式,昏暗、明亮通通可以辦到,透過機台外的小螢幕預約就能使用,據使用過民眾的心得,坐在Jabbrrbox相當安靜。但在熙來人往的機場內,從外部看起來,一個個人坐在半透明的箱子內,直覺上還是有一點詭異。

尋求片刻寧靜辦公的代價可不便宜,10美元(約新台幣300元)可以使用15分鐘、付上30美元(約新台幣900元)可以使用一小時。

兼具移動與彈性,告別開放空間的噪音

這個創業點子來自五年前的生活經驗,創辦人Brian Hackathorn有一天在曼哈頓時,行程間有45分鐘的空檔,回辦公室也不是、吃午餐也不是,他發現科技讓我們的生活變得靈活,但在空間的使用上卻不是如此,「我看見空間作為一種服務(Workspace-as-a-Service)的需求。」Brian Hackathorn說。

據統計,在全開放式辦公室的人,約有60%對噪音、隱私感到困擾,即便座位間有低矮隔間,仍有50%的人覺得受干擾;再加上現在遠距辦公盛行,讓home office、Coffice(在咖啡店工作)流行,但卻沒有一個免除視覺(空間內的物件、來往路人都算)、聽覺噪音,能夠全然專注辦公的空間選擇。

Jabbrrbox
安靜的個人空間,成為遠距、行動工作者的選擇。

於是,工作電話亭Jabbrrbox的概念就此誕生,Brian Hackathorn找了幾個朋友合作,2017年紐約拉瓜地亞機場成了Jabbrrbox第一個安裝地點。Brian Hackathorn認為,雖然移掉隔間是為了增進員工互動,但不論是進行視訊會議、筆電上的敏感資料,很多時候員工仍希望保有隱私,許多公司現在為了滿足這類需求,會在辦公室內建造小隔間,像是台灣甲骨文在信義區國泰置地大樓的新辦公室,就有提供打私密電話或con-call的個人會議室,但缺點是空間沒有挪動彈性。

Jabbrrbox
Jabbrrbox的一項優點是可以隨空間移動,在一般辦公室內也能視需求安裝。

「於是Jabbrrbox的需求就進來了,優點是可以移動,有空間就能擺放。」Hackathorn談到:「你可以把我們的產品,擺在任何適合的地方滿足員工需求,不需要用傳統的做法真的砌一道牆。」

當空間作為一種服務

目前大約有200個Jabbrrbox安裝在私人辦公室內,但價格卻也不太便宜,一個Jabbrrbox要價13,000美元(約合新台幣37萬元),兩個特價24,000美元(約新台幣69萬元),較實際施工做的隔間成本還高。

雖然在價錢上看不出太大誘因,不過創辦人Brian Hackathorn認為,Jabbrrbox的願景是要打造與周遭空間無縫融合的應用,像是遠距、行動工作者就會很有需求,「想像一個情境,一早起床搭Uber前往機場,登機前可以使用我們的服務,到了另一座城市,也能找到我們。」概念很像是辦公界的Uber或Airbnb。

Brian Hackathorn回憶,當時提議要在紐約拉瓜地亞機場安裝產品時,目的並不是要衝一個好看的數字,「至少看到有人使用我們的產品,就已證明人們是會選擇一種他們從未聽過,也從未見過的設備。」而這就是現階段Jabbrrbox希望達到的。

Jabbrrbox執行長Brian Hackathorn
我想,在我們失去隱私一段時間後,現在我們試圖要找回來。

社群媒體、網路服務的發展,已經讓資料隱私逐漸模糊,開放式辦公室(open offices)也逐步剝除你我在現實生活中僅存的隱私,Hackathorn認為,不論是在辦公室或公共場合,人們絕對會有隱私需求,而透過像Jabbrrbox這類的產品,將空間作為一種服務,幫助人們在商旅往返間,有那麼一處空間得以集中、不受侵擾。

但,想要專心工作,還必須花錢買空間,聽起來還是有那麼一點哀傷。

資料來源:InteriordesignThe OutlineJabbrrbox

關鍵字: #新創 #遠距工作
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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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