以文會友
以文會友
2004.05.15 |

如果我不是經濟學者,生活內容想必和現在不同,可能更好或更壞;不過,如果不是因為經濟學,我相信不會碰上某些人和事。
1990年前後,我開始寫一些短文:這些文章不是文學性散文,也不是社論般的時事評論。我希望以說故事的方式,闡釋經濟學的理念。1993年,結集成書的《尋找心中那把尺》,由台北「天下文化」出版。5年的合約期間裡,這本書前後刷了二十幾次,成績還算不錯。可是,雖然現在我已經出版十餘本書,我從來都不認為自己是一位「作家」,更談不上是半個知名人物。不過,以文會友的事,有時倒是令人意外。

**我是信差,傳播經濟學內涵

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幾年前,我利用教授休假到英國牛津待了一年;當時希望能藉機到歐洲一遊,所以行前到法國駐台辦事處申請簽證。我把自己和家人的表格拿給櫃台的小姐;沒想到那位女士看了一眼之後,突然抬頭問我:「熊教授你今天怎麼沒有帶煙斗?」顯然她看過我的書,因為我曾寫了好幾篇關於煙斗的故事。我很意外,那位女士也有點意外,說完話臉都紅了。因為我們將由英國出發到法國,依規定要到英國之後再申請簽證。所以,雖然有點小小的驚喜,可是也僅止於此。
這次再到香港客座,環境比較熟悉也多認識了一些朋友。其中有一位女士是和同事一起活動時認識。碰面幾次之後,我送了一本書給她。想不到又見面時,她拿出相機請別人幫我們照了一張合影。原來,她帶了我的書到常去的髮廊作頭髮,打算邊作邊看。髮型師一看到書很興奮,因為他自己就是讀者;他馬上有一連串的問題:怎麼她也看我的書?怎麼她會認識作者?作者的長相如何,是何等模樣?她帶相機照相,大概就是要留影存證,下次帶給她的髮型師看。從此之後,我知道在香港紹箕灣的某個髮廊裡,有一位沒碰過面的髮型師朋友!
雖然有些讀者覺得我的文章還算有趣;可是我自己很清楚其實我不重要,重要的是經濟學的思維。我只不過是一個信差,希望傳播經濟學的內涵而已。這次到香港之後發現要教一門短期課程;只有一個月,每個星期2小時, 共8小時。不過這門課有點特別,城大商學院裡有6個不同的系;不知道從什麼時候開始,也不知道是誰福至心靈設計了這麼一門課:6個系合作,每個系派一位老師,利用一個月的時間介紹自己的學科,而且要偏重「研究方法」。每位研究生不論所屬系別要選其中的4科。
我認為這門課很有意義,研究生們有機會接觸其他學科,可以擴充視野;老師們有機會面對其他系的研究生,可以測試自己、和自己學科的能耐。為了找適當的教材,我還頗費了一番思量;最後決定就以自己的書《我是體育老師》為主。這本書是在牛津那一年編寫而成,共有16章,理論和故事插敘。雖然書名有點怪,但是剛好適合這門課。體育老師是指我好像在學校裡教體育──教「頭腦體操」。

**眼前的事,經濟學都可解釋

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對研究生來說,學習能力強;每個星期看4章,一個月討論一本書,不是大問題。研究生們大部份是香港本地和大陸來的華人,看中文著作也不是問題。但是研究生裡還有少數的老外,問題就來了。會計系就有一位聽口音大概是澳洲人,45歲左右。他來找我表示已經快寫完博士論文,也想修這個短期課程。我建議他看一本相關的英文著作,然後安慰他:看不懂中文沒關係,上課時坐著聽別人討論,也是一種別緻有趣的經驗。
等到課程開始,走進教室一看發現共有20位研究生;商學院各個系的都有,老外年齡最大坐在教室後排。他們的素質高、很認真,上課的討論也很熱烈。一個月的課程很快就結束,我要每位研究生繳一份報告;只要一頁A4的長短談談自己的心得。報告陸續繳來,我看得興味盎然;特別是外系的研究生對經濟分析都大大的推崇。有一位表示這門課雖然短,卻是他在城大3年來,上過最有挑戰性、最有收穫的課。
那位老外的報告讓我眼睛一亮。他提到在沒上這門課之前,一直認為經濟學很枯燥無趣;經濟分析太抽象不可能用來解釋真實的社會現象。沒想到上了課之後,才發現經濟分析的內涵這麼有趣。課堂上曾經討論「疏離的眷戀」(detached attachment) 這個觀念──對於工作、家庭、親情、事業,一個人可以眷戀,但是最好保持距離;心情上可以比較沈穩,也不容易因為事過境遷而感傷難抑。他說自己過去就有這種體會,也提醒自己保持這種心境;可是卻從來沒有想到,可以從成本效益的角度解釋這種心境的曲折。現在他已經完全信服,任何眼前發生的事,幾乎都可以從經濟學的角度提出解釋。
整個班上他是唯一不懂中文的人,但是卻寫出了一份最好的報告。透過電子信我把這份報告轉給所有的研究生與他們分享;我印了一份請系主任過目。他看了也很滿意決定把這份報告放在經濟系的網站上。

**過程重要,成績是肯定鼓勵

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對於我來說,從這個短期課程裡也得到一點啟示。透過一篇文章或一場演講,或許可以讓讀者和聽眾感受到經濟學的趣味;可是要影響一個人的思維,需要一個過程,需要一段時間的咀嚼蘊釀。現在我知道,這個過程大概是多長──給我一個月的時間,讓我上4堂課,每次2小時。那麼我有自信,可以闡釋經濟分析的精髓,也可以對一個人的思維方式、產生根本的影響。
課程結束後,要為學生打成績,我想起同姓宗親熊彼德 (Joseph Schumpter) 的事蹟;這位著名經濟學者在哈佛大學任教時,不論教什麼課,學期成績有三種人得A:第一、女士;第二、基督教徒;第三、其他的人。經過考慮我把他的規則進一步簡化;有兩種學生得A:第一、女士;第二、其他的人。當然這有點半真半假似乎是兒戲;真正的理由是我教的課只有一個月,承擔的責任只是四分之一;而且這門課的性質,就在於拓展研究生們的眼界。重要的是過程而不是成績的高下。每個人都得A是對學生的肯定和鼓勵。
想不到副院長辦公室表示意見,認為學生表現總有高下不可能全部得A。如果任課老師堅持,必須在成績表之外提出書面說明。我是客人,當然不願意小題大作、據理力爭。同事倒是提醒我腦筋要靈活些;既然不能全部給A就讓一部份人得A+,一部份得A,其餘的得A-!
不過也就是因為這門課,我才想到:值得找家出版社,試著把自己的幾本書翻譯成英文出版。以英文發行之後,說不定會碰上一些其他有趣的人和事……。

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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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