他人是很重要的 Other People Matter
他人是很重要的 Other People Matter
2019.10.02 | 生活

在上海時常壅塞打結的交通中,我決定做一個小小的實驗。我很有禮貌的建議司機先生(中國稱師傅),讓在右邊閃左轉燈很久想切進來的一輛車切進來(已有連續五輛車都不讓他切進來)。司機先生非常好,接受我的建議,讓這輛車切入,只看到這輛車切入後,駕駛人打開車窗,伸出手,在空中揮揮手,謝謝我們讓他切進來。我問司機先生:「您是不是感覺很好?他還特別向您揮手致謝呢?」司機先生笑著默默點頭。

我又加了一句話:「讓我們看看他會不會讓另一個閃左轉燈的車子切入?」。不到一會兒,果然有一輛車子,在前面閃著左轉燈,經過兩輛車沒讓之後,我們之前讓的那台車主踩了煞車慢下來,讓這台閃左轉燈的車子切入。我跟司機先生大聲笑出來:「Yeah,對人友善是會傳染的!」再一次的驗證,每一個人都可以成為悅日人(Daymaker)以及漣漪人(Ripplemaker)。

Intentional Effort

任何一件成功的事件、回憶、甚至「剎那」,如果沒有Intentional Effort(有意識的努力做一件事),是不會發生的。

在目前年輕世代對自己的未來充滿不確定、感覺無力、無助、無奈時,可能求諸於改變自己比改變世界更重要。

我認為世界上最難的事,就是改變別人,但同時世界上最容易的事就是改變自己。 因為一旦您有意識的努力做出改變,日復一日,成為您的習慣後,您就改變了。重點是日復一日,養成新的習慣。

有一件事,每個人都可以做的到,如同前面提到的「車陣禮讓」,要培養一個新的價值體系,這跟個人的財富自由,都沒有直接關係,但對您在尋求快樂的道路上卻是非常有關係。這件事就是Other People Matter(他人是很重要的),這是以正向心理學為基礎的幸福學中很重要的一個簡單智慧(註1),這跟悅日人是一樣的概念。很高興的就是我們都可以發心發願選擇做一個悅日人,培養自己對他人存在的敏感度。

我相信,人生僅是一個得與失的認知與接受而已。每一個人都付出了我們願意或不願意的代價,任何表面上光鮮亮麗的人生勝利組,都是一連串的失去及外人不知或無法體會的付出。 每一個人都有自己選擇的人生,重點是您必須知道這是一種選擇,有選擇就一定有得有失。

對求知的渴望

謝謝台灣創意設計中心(TDC)的 「金點設計獎」(Golden Pin Design Award) 邀請我成為海外評審團團員之一,讓我有機會去中國的4個城市(深圳、石家庄、天津、上海)參訪。

在上海時,我也參加了一場由哈佛中心舉辦的分享會:「悟在中場」—— 如何衡量你的事業?(註3)認識了許多新朋友,看到中國的蓬勃發展及這些朋友的積極心態,我看到希望也看到危機,心中有許多的感概及觸動。

印象很深的是在上海跟一個中國90後的年輕人深談。他說與他同年紀的朋友已經感受到00後世代帶給他們的壓力,他告訴我一個我真的還沒有深刻思考的現象。像他們90世代的人,大多數都是獨子,他太太也是獨子,父母甚至祖父母都有房子及資產,他們兩人基本上在財富自由上不須擔心,但他們卻對人生有很深的焦慮,經常想著:「人生就這樣了嗎?」最讓我警惕的是他們這一代對求知的渴望,不是為了累積財富或職場上的升遷,而是怕落伍,所以跟許多朋友一起學習。

他不是讀MBA或出國學習,他是「混沌大學」(註4)公眾付費訂閱平台的學生。混沌大學結合商業課程、研習商業模式並充分利用網路社交,建立各種不同的社群及連結。MBA商學院、甚至一般大學如不再改變教學方式將會面臨淘汰。

我可以看到中國年輕世代,為了怕落伍而學習,只注重有料的乾貨(可以馬上現學現用),在自我成長過程中往往失去培養與他人的關係,有些事情不是知識性的,而是要親身體驗,台灣的人情味就是「Other People Matter」的一種實踐。

每一個人都在尋求快樂,我認為快樂是一種選擇,更是需要行動。 沒有來過台灣,就不知道台灣的人情味。同樣的,沒有體驗過「車陣禮讓」,就不知道做悅日人、漣漪人的喜悅,這一點我確定在混沌大學是學不到的。

Other People Matter在AI的世界更是「可能」很難深度學習的。要不被AI取代,請開始練習做一個悅日人、漣漪人。

(註1)這句話是已過世的正向心理學大師Christopher Peterson的名言
(註2)金點設計獎
(註3)哈佛中心,『悟在中場』如何衡量你的事業?
(註4)混沌大學,請註冊付訂閱費成為混沌大學學生,參與上面的社交學習群,更重要的是開始寫些自己對商業模式創新的想法及學後的心得分享。相信您會開啟一個新的學習方式及認識些大陸的新朋友。

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

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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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