愛炫富的人小心了！法國翻社群媒體抓逃漏稅|數位時代 BusinessNext

和跑車拍照、躺在數不盡的名牌包包上、用撒了金箔的自來水漱口......如果你的社群媒體公開帳號上都充斥著這樣的照片，在法國就要小心了！

線上、線下生活比一比

本月11日，法國預算部長達馬寧（Gérald Darmanin）公布了國稅局最新的收稅手段：稅務人員會比對民眾繳的稅和他們在社群媒體公開帳號上展現的生活方式，來看看民眾是否有逃漏稅的嫌疑。類似招數在英國已經行之有年，而且成效非常不錯。

Facebook、Instagram都會查

達馬寧部長表示，稅務人員最快會在2019年開始這麼做，無論是Facebook、Instagram或是Twitter公開帳號都有可能是他們比對檢查使用者是否逃漏稅的對象。

稅務人員怎麼抓？

達馬寧在接受法國商業電視節目Capital訪問時這麼說：「財政機關會這樣看：如果你上傳的許多照片裡都有你和高級車的合照，但在我們的資料中你其實沒有高級車，那麼這台車或許是你的表兄弟姊妹或是你的女朋友借給你的，也有可能不是。」

新措施的背後是新法

無論如何，法國這項新措施之所以可以順利上路，是因為今年十月法國通過了一項新法，這項新法賦予當局自由運用線上數據去打擊逃漏稅的權利。此外，這條新法也要求諸如Airbnb 、Uber等共享經濟平台提供國稅局用戶收入。不只如此，新法也掃除了過去不同政府單位之間資訊交流的阻礙，規定如果是為了挖掘數據，相關管理機關可以更容易地分享資訊。

英國「連結」系統抓逃稅的好幫手

和法國新措施類似的做法早在英國取得成功。2008年，英國稅務海關總署（HMRC）推出了一款名為「連結」（Connect）的電腦系統，這款系統可以讓稅務人員收集、分析和儲存海量的個人與商業數據，並且可以透過交叉比對納稅人所申報的收入是否有問題，藉此找出逃漏稅的納稅人。自從「連結」系統推出後，英國稅收多了30億英鎊（折台幣約1,221億元）。

利用Google Earth衛星影像

不只如此，Facebook、Instagram、Twitter和LinkedIn等社群媒體都願意提供英國稅務海關總署大量的資訊，據說稅務人員甚至會利用Google Earth的衛星影像來追蹤並且查看建築物是不是砸了大錢大翻修。

只能看「公開」帳號

然而，英國「連結」系統有個缺點，那就是政府只限於查看民眾在社群媒體上的「公開」帳號，如果民眾把帳號設為「私人」，那麼政府就看不到了。法國這邊也是一樣，將政府能查看的個人社群媒體帳號限制在「公開」與否。

當局得負舉證責任畢竟照片可修圖

諾頓羅氏（Norton Rose Fulbright）跨國律師事務所巴黎辦公室的合夥人迪斯提亞（Antoine Colonna D’Istria）說：「事實上，（當局）必須擔負舉證責任。當事情跟網路扯上邊，法國在法理學上是非常嚴格的。」

「法官比較不願意承認直接從網路上拿到的證據。社群媒體的使用者有時會幻想，照片也可以利用軟體修圖。」

因此，當局要將使用者在社群媒體上展現的樣子當作證據有一定的難度，民眾的真實人生或許不會百分百地反映在社群媒體上。

去年逃了上兆元的稅

無論如何，法國預算部長達馬寧還是希望可以透過新措施打擊逃漏稅。

根據法國稅務人員工會Solidaires Finances Publiques的統計，2017年民眾逃漏稅造成法國政府將近800-1,000億歐元（折台幣約2兆8,200億－3兆5,250億元）的損失。

預算赤字比例來到2.8%

此外，因為先前稅務改革讓民眾和企業少繳了250億歐元（折台幣約8,812億元）的稅，法國2019年的預算赤字占國內生產毛額（GDP）的比例已經來到2.8%。

向科技網路巨頭收更多稅

面對預算赤字的出現，有些人寄望能透過向諸如Google和Facebook等科技網路巨頭收更多稅來彌補，而這也和迫在眉睫的歐盟「數位稅」協議相互呼應。

11月12日，法國財政部長勒馬爾（Bruno Le Maire）表示：「我們即將達成協議了。」

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本文授權轉載自：地球圖輯隊；作者徽徽

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。

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