籲各媒體勿短視近利，《紐時》CEO：與蘋果合作無異養虎為患|數位時代 BusinessNext

不只利益分配因素，與蘋果合作無異於養虎為患

「我對於讓讀者習慣從別的地方收看我們新聞的想法，抱持非常謹慎的態度。」《紐約時報》執行長湯普森表示，「我們也擔心我們的新聞會和其他媒體業者龍蛇混雜。」

這位2012年上任的《紐約時報》執行長，對線上閱讀的拓展十分謹慎，他警告各家媒體，他們很可能將面對「新聞版Netflix」的崛起，陷入與傳統電視、電影業者相同的境地。與《紐約時報》抱持不同看法，據傳《華爾街日報》將於週一宣佈與蘋果的合作事宜。

湯普森話中隱含的意思是，儘管蘋果以增加內容曝光、吸引更多讀者為誘因，希望說服各家媒體加入新聞訂閱服務，但媒體們若首肯了蘋果的合作邀約，無異於養虎為患，很可能哺育出一頭在未來反噬自己的猛獸。

他進一步舉例，「如果我是美國電視台，我不會把節目通通交給Netflix。」先前報導指出，蘋果在契約中要求合作媒體提供所有內容的無限制閱覽權限，湯普森這番話便是對蘋果的回應。

當媒體需要仰賴其他平台曝光，等同變相削弱了對自產內容的控制力，也一併失去與消費者之間的連結，事實上，主流媒體拒絕入夥蘋果的其中一個原因，就是無法取得消費者資料。

呼籲勿重蹈電影產業覆轍

湯普森呼籲各家媒體不能短視近利，「即便Netflix給了你一大筆錢，但幫助Netflix建立龐大的用戶群體，讓他們每年有90億美元拿來製作原創內容，然後付給你的權利金越來越少⋯⋯這真的合理嗎？」

湯普森指的正是2007年好萊塢犯下的錯誤：貪圖Netflix開出的數十億美元電影授權費，間接促成這家串流媒體巨頭的崛起，為往後傳統影業的衰落埋下種子。

蘋果預計將以月費10美元的收費方式，推出這項全新的新聞訂閱服務，並從中抽取50%收入，相較之下，《紐約時報》自身的數位訂閱服務收費為每月15美元。湯普森透露，他們目前無意與任何平台，建立類似蘋果提出的合作關係。

儘管媒體常被說是夕陽產業，但《紐約時報》的發展仍舊蒸蒸日上，去年數位服務營收為7億美元，已經非常接近該公司設定於2020年達成的8億美元目標，同時第四季數位廣告營收也首度超過實體廣告營收，目前《紐約時報》旗下擁有1,550位記者，是這家媒體巨頭有史以來規模最為龐大的一刻。

儘管《紐約時報》不斷強調要將讀者留在自己的平台、產品上，他們先前也曾為社群平台Snapchat的Discover功能提供內容，藉此吸引年輕一代的讀者。湯普森表示，這些新興讀者將幫助紐約時報達成2025年擁有1千萬訂閱的目標。

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。