串起科技腦與政治腦,愛沙尼亞數位轉型的關鍵推手——伊爾韋斯
串起科技腦與政治腦,愛沙尼亞數位轉型的關鍵推手——伊爾韋斯
2018.07.20 | 人物

人口數不到台北市一半的歐洲小國愛沙尼亞,早在十幾年前就已經推出數位身份、線上投票、程式教育,是歐洲數位化程度最高的國家。

不過政府的創新腳步,往往比私人企業慢好幾拍,為何愛沙尼亞政府可以大刀闊斧、從底層開始革新?原因在於,愛沙尼亞有位串起科技腦與政治腦的前總統湯瑪斯∙亨德里克∙伊爾韋斯(Toomas Hendrik Ilves)。

一位了解「Geeks」在想什麼的總統

伊爾韋斯在2006年擔任總統,直到2016年才卸任。在他任職的這十年內,政府數位轉型就是他的首要任務,其中,伊爾韋斯指出,關鍵在於政府要有科技思維。

「政府的行政部門、民選決策者,要和極客(geeks)交流。」他認為,如果沒有互動,政府一般來說不會了解技術,而技術人才也不會了解政府的問題。他舉例,Facebook最近爆發隱私爭議,原因不在於Facebook是間很壞的公司,而是科技公司不了解哪些是不道德的事。

「我可以和兩邊的人溝通,我知道geeks在講什麼、我也有政治背景,所以我可以把科技的事情轉換成政治人物聽得懂的語言,」他說,「這類的討論必須要持續進行。」

而要能做到這點,也和伊爾韋斯的背景很有關。伊爾韋斯的父母是愛沙尼亞難民,從蘇聯的統治下逃離到瑞典斯德哥爾摩,並在伊爾韋斯三歲時搬到美國。14歲的他,因為高中老師正在實驗程式課教材,讓他很早就接觸到寫程式。1996年,愛沙尼亞推出將科技導入教育的Tiger Leap計畫,在每間學校鋪設網路、蓋電腦教室、讓學生學習寫程式,就來自於伊爾韋斯當時的經驗。

從美國賓夕法尼亞大學心理所畢業後,伊爾韋斯陸續做了研究助理、英文老師、藝術中心負責人,直到在一間反共新聞Radio Free Europe擔任分析師才首次接觸到政治。1993年,蘇聯垮台、愛沙尼亞獨立後兩年,伊爾韋斯成為愛沙尼亞第一位美國大使,之後擔任外交官時讓愛沙尼亞成功加入歐盟。2004年,伊爾韋斯當選愛沙尼亞第三任民選總統,同時具備政治歷練和科技思維的他,讓數位化政策得以順利施行。

從數位改革出發,小國也能站上世界舞台

但數位轉型對愛沙尼亞而言,可能不只是民眾對政府的滿意度有關,而是關乎到國家競爭力。歷經被納粹、共產統治,愛沙尼亞在1991年獨立,但緊接著就面臨基礎建設落後、國家競爭力退步的困境,伊爾韋斯指出,獨立前愛沙尼亞的人均GDP和鄰國芬蘭一樣,到獨立後一年只剩8分之1,「當時芬蘭有Nokia,我們只有傳統轉輪電話」伊爾韋斯形容。

「這就讓我們有很多動機要往前走、積極的做新的事情,做我們之前不肯嘗試的事。」伊爾韋斯說。

對愛沙尼亞而言,數位改革已經是政治風險相對較低的議題,伊爾韋斯指出,當時經濟、社會政策、貨幣改革、私有化等議題,對政府來說是更棘手的挑戰。

在數位轉型過程中,「小」也成為愛沙尼亞的優勢。「規模較小的民主國家達到政治共識相對容易。」伊爾韋斯說,且確實多數更數位化的國家都是小國。相較下,伊爾韋斯分享他自己住在美國矽谷的經驗,儘管特斯拉、蘋果、Google、Facebook的總部就在方圓12公里內,但當地公家單位的數位化程度仍停留在1950到60年代。

3大關鍵,推動國家數位化

從愛沙尼亞的經驗出發,國家如何做到數位化?伊爾韋斯給出三點建議。首先是建置數位身份,搭配數位簽章、雙重驗證,且資料交換必須點對點加密。

伊爾韋斯也提醒,政府要讓數位簽名的法律效力可以等同於實體簽名,例如,愛沙尼亞在2000年通過數位簽章法,被他視為是數位化成功的基礎。此外,這套數位身份必須要很廣泛的被使用,否則政府會沒有轉型的動力。

有了數位身份後,接下來是擁有資料交換機制。愛沙尼亞在2001年推出的個人資料交換系統X-Road,方便政府機關間互相調閱資料,以開公司來說,透過這套系統,相較其他國家需要七個月的時間,在愛沙尼亞只要15分鐘就能完成申請作業。

「我們提出『平行式處理』的概念,」伊爾韋斯指出,例如當其中一個政府單位已經搜集過民眾的特定資訊,當其他政府單位需要該筆資料時,不得重複向民眾詢問該筆資料,而是應該自己向資料持有部門調閱。

最重要的是,伊爾韋斯認為,政府必須打造一個人們在日常生活中真的想要使用的服務,像是數位處方籤、車輛登記等,而非只是財政部或國稅局需要的服務。

當然,整個國家的數位化轉型,光靠政府也不夠。伊爾韋斯表示,無論是在教育、或是建置身份驗證系統,政府都和私部門、非營利組織合作,以身份驗證中心來說,就是由政府和當地銀行聯盟,各出資50%所成立。

雖然談了這麼多技術上應該從哪邊下手,伊爾韋斯卻認為,國家數位化這件事,在技術上一直很簡單、但在政治上需要努力。「問題是你有沒有政治意志去做這件事?」他表示,有政治意志就能制定政策,接下來才能制定法律、有框架地讓這件事進行。

「我自己剛好是喜歡熱愛科技的人。」伊爾韋斯說,這或許也是為什麼愛沙尼亞能在短短幾年躍升成為全球政府數位轉型典範,更根本也最簡單的答案。

關鍵字: #數位轉型
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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。

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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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