千千、癡癡公主等8位網紅的污名制服企劃，社群譽為「教育部最成功專案」|數位時代 BusinessNext

教育部21日於Facebook粉絲團啟動了「#你的標籤我的驕傲」企劃，首播分享了8件繡有侮辱性綽號的制服，邀請所有網友猜測制服的原主人是哪位網紅、名人，希望藉此喚起年輕人、大眾的反霸凌意識，該貼文獲得3.5萬讚、近千則留言以及高達1.1萬次分享，網友留言直呼「今年最喜歡的企劃」、「絕對是教育部最成功的專案之一」。

昨（24）日名單公布，8件制服的主人分別是：千千、白癡公主、一謙（各種同學）、雲蔚（各種同學）、歐陽靖、HOOK、莊酷炫、陳彥婷，教育部表示：「這一週以來，有百萬網友與我們一同關注這個議題，感謝大家⋯⋯希望聽到更多大家的心得或故事。」呼籲大家勇敢發聲、響應，讓更多人省思霸凌問題，減少憾事發生。

這些制服的故事，你都讀過了嗎？

癡癡：煽動排擠，也是霸凌！

人稱白癡公主的YouTuber癡癡，在Facebook粉絲團上分享自己曾被排擠的故事，並說道：「如果能重來，我相信我會勇敢跳出來，用我的語言來讓同學真正了解彼此，而不是腦波很弱的相信她（霸凌者）的話。」

千千：想給當時的自己一個擁抱

台泰混血YouTuber千千，以吃播節目「千千進食中」搜刮超過百萬粉絲的喜愛，而直率、大方的她原來也有一段辛苦的過去。

曾遭受諸如「臉腫得跟豬一樣還貼雙眼皮，噁心」、「整天PS自欺欺人醜得要死」、「眉毛畫這麼粗毛毛蟲兩條」等充滿惡意的言語攻擊，甚至在父親危急時，還有人留言：「你爸爸今天會這樣都是因為你這個賠錢貨。」

回想那段過去，千千表示：「很想給當時因為不知道能相信誰，不敢跟任何朋友聯絡的我一個擁抱。」呼籲大家從移除負面印象與惡意開始，減少霸凌、讓世界更溫暖。

一謙：不是沒有傷害，只是為了不被討厭而忍耐

各種同學成員一謙，過去曾被貼上「娘砲、娘娘腔、gay」等標籤，讓自己的青春期充滿許多自我質疑，「直到年紀漸長我才明白，會被這樣稱呼是因為我很獨特。」

一謙說：「當時的我不知道如何求助，所以花了非常多的時間才走出來，現在的你可以帶來翻轉，⋯⋯讓我們一起幫助被霸凌的同學！」

歐陽靖：或許很多人害怕自己跟其他人「不一樣」

風格突出的模特兒、跑者歐陽靖，也在粉絲團曬出了自己的制服照，她自陳個性內向，不善交際，再加上媽媽是知名演員譚艾珍，家中又收養上百隻流浪狗⋯⋯等等因素，讓她成了霸凌目標。

「『我沒有做任何壞事，為什麼大家要這樣對待我？』這個疑問一直留存在我心中，直到青春期擴散為巨大的黑洞。」她罹患了重度憂鬱症。

如今走出這段黑暗的她，希望大家勇敢接受自己的獨特，也學會尊重別人的「不一樣」。

雲蔚：有時候我們自己不自覺地也可能成為霸凌者

各種同學成員雲蔚分享自己高中時，遭到同儕針對、言語攻擊的過去，當時的她甚至開始否定自己，「一度懷疑自己是不是真的是個言行不一的『綠茶婊』？」

她提醒：「我們常常說要尊重別人，但其實要完全做到並不容易，有時候我們自己不自覺的也可能成為霸凌者。尊重每個不一樣的人，所有人都值得被看見，我想這個社會會因此更繽紛多彩。」

HOOK：不只一次覺得自己留長髮會不會人生更好過

「我從很小的時候就剪了短頭髮，各種綽號都有過，最讓我印象深刻的是：『那個沒屌的』，」YouTuber HOOK在貼文中說道，「不只一次覺得自己留長髮會不會人生更好過。」並呼籲大眾尊重彼此的不同、看見彼此所擅長之處，用開放的心胸對待身旁的每一個。

最後，附上教育部分享的反霸凌具體作法：

向導師、家長反映；
向學校投訴信箱投訴；
向縣市反霸凌投訴專線投訴；
向教育部防制校園霸凌專線（0800-200-885）；
於校園生活問卷中提出或是向其他管道（警察、好同學、好朋友）述說。

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責任編輯：陳映璇

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。