廣輝陳勁志躋身面板業最年輕的副總
廣輝陳勁志躋身面板業最年輕的副總
2004.08.01 |

一台一台筆記型電腦的面板變換著五顏六色,吸引著一波一波年輕應徵者細細端詳,廣輝電子副總經理陳勁志在新竹國賓飯店的徵才現場,回憶著當初一路走來的堅持。
「忠誠度是可以相加相乘的,」陳勁志說,同事間互相打氣,慢慢看到產品成果、公司上下游整合的走向,都讓整個團隊的忠誠度愈來愈高,也讓廣輝可以從「面板五虎」中最晚踏入的公司,5年來成為全球第三大筆記型電腦面板供應商,「只要鑽研的夠深,後發也可以先至。」陳勁志說。
陳勁志是林百里「烏龜精神」的信奉者。只不過廣輝這隻烏龜,也在今年裝上了翅膀,五代廠良率已達到七成,除了說明背後廣達集團的實力,加上年輕人的衝勁和韌性,正是新興產業的力量。

**「三三危機」決定去留關鍵

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「這個行業除了持續投資,最重要就是人才培養,」難怪陳勁志要走出工廠,親自到應徵現場解答年輕人的各種疑慮。他強調,每個人都要找到自己最有興趣的工作、有前景的產業和技術方向正確的公司,找到「Match Point」(最適點)。找到了Match Point後,走在對的路上,只要做一些小成果就可以得到掌聲,「年輕人就會愈做愈有信心、愈做愈投入。」
其次,在一個新興產業裡,一定要讓年輕工作者看見一個向上循環的「Loop」(圈環),也就是除了成果之外,整個公司是往上走的。陳勁志觀察年輕科技人的動向,有所謂的「三三危機」,前3個月和前3年是去留的關鍵,主要是前3個月會有公司文化適應上的問題,3年之後,擁有技術水準之後,又有下一步發展的問題。這時侯Loop就顯得特別重要,讓年輕人覺得只要有耐心,公司還會繼續成長,「要讓人有水漲船高的感覺」,陳勁志形容。
第三,從生涯發展來看工作,前面要儘量多學習。陳勁志以一個新興產業「過來人」的角度來看,未來這個產業的發展變化雖然很多,但是如果前面沒有一定的技術深度,後來就走不廣,「你在一個領域一定要做到最深,比如說一提到薄膜,別人第一個就會想到你!」陳勁志說。

**要全力投入,才能做到最好

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要走得深,就要全力投入。陳勁志14年前進入半導體業界,11 年前選擇了TFT薄膜液晶領域。早年他曾參與工研院的台灣第一座8吋廠「次微米研究計畫」,後來這個計畫轉移到「世界先進」,陳勁志因為國防役繼續留在電子所,即使IC產業景氣好時做一塊賺一塊,但他還是決定往人少的光電產業走,從「非晶矽」到「低溫晶矽」,一直做到工研院研發經理。
為什麼在一個當時產業前景不明的領域裡可以待上11年?陳勁志笑說,或許半導體和TFT最大的差別,就是半導體經過封裝之後就看不見了,但TFT可以從一片玻璃一直看到最後的成品,畫質影像愈來愈漂亮、面積愈做愈大,「親眼看見自己的成果一天天進步,得到的成就感不是金錢物質能滿足的。」陳勁志說。
決定投入廣輝,也是因為喜歡廣達重視研發及單純的公司文化。「年輕生命有限,完全投入產品都來不及了,」陳勁志說,從研究單位進入業界,可以感受到節奏感完全不同,每一天要做的計劃不能停下來,不像在研究單位想衝或想停都看研究者本身,不過現在他在廣輝一天的產量,可能是過去的一年,陳勁志形容,「這就是實戰的感覺,研究的成果可以馬上量產、放大。」
但TFT也是一場市場殘酷的實戰,2年前大家極度不看好台灣TFT產業時,「我當時努力勸人家一定要留下來!」陳勁志回憶那時自己苦口婆心,用Crystal Cycle(液晶循環)來分析產業起伏是正常現象,也從個人角度分析,到別家公司也不見得好,畢竟廣輝擁有正確的方向。
「我到了第二廠開始就更有信心了,」陳勁志指出,經過和夏普合作之後,發現自己也能做到世界一流水準,更對公司策略充滿信心。

**互信和尊重,人人都有價值

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經過了產業起伏,民國54年次的陳勁志,不但是廣輝的「第三號員工」,僅次於林百里和廣達技術長刑智田,也變成了台灣面板界最年輕的「副總級」人物,也說明了這個產業夠新,足以讓年輕人冒出頭來。
陳勁志就指出,一群人可以「水漲船高」,其實還是靠組織成員之間的「互信和尊重」,每一個人都是有價值的,而他認為他和同事的關係,沒有上對下,而是一種「Respect」(尊敬)。
陳勁志有被人挖也有挖人的經驗,其實最後「主要還是看文化,以及人和的問題。」陳勁志指出,對工程師來說,文化就是公司制度和發揮度的問題,所以,他一直相信「忠誠度」是可以培養的,只要讓工程師覺得這裡有好的制度可以讓他發揮,受到尊重,他就會留下來不想走。
反之,「我們對於因為股票來的人就比較保守。」陳勁志現在面試時也會關心這樣的問題:為什麼離開上一個工作?為什麼喜歡我們?陳勁志指出,公司有草創、成長、擴張及成熟,在「成長期」大家還是重視「自己人」,包括自己培養的幹部和外面跳槽來的人,他會維持九比一的比例。「像我們要走到數以千億的公司,未來堅實度愈高,就要靠忠誠度了。」陳勁志語重心長地說。

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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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