郭董250億元資助抗癌，台大癌醫中心冠名永真樓背後藏洋蔥|數位時代 BusinessNext

郭台銘累計捐贈250億台幣助抗癌，台大癌醫中心「永真樓」冠郭董母親之名

因癌症失去兩位至親的郭台銘，希望透過一己之力回饋社會，捐款250億給台大醫院設立癌醫中心，希望透過新科技與醫療技術，能在未來實現遠離癌症的夢想。

至親因癌症離世，促使郭董捐250億建癌醫中心

由於林淑如當年是因為乳癌逝世，而郭台銘的胞弟郭台成，生前也為血癌所苦，郭台銘當時不吝砸下重金、用最好的醫療資源只求可以延長弟弟的生命，然而最終還是無法如願。

郭台銘表示，痛失至親是他個人的失去，但透過癌醫中心的成立，希望能讓台灣、甚至整個華人圈，能在乳癌、白血病乃至其他各種癌症得到更多的資源治療及預防，希望未來有一天能將癌症變成是一種慢性病。

永真樓命名藏巧思：永遠真誠面對病患

台大癌醫中心醫院落成啟用滿周年，在永真健康醫療大樓冠名典禮致詞時他也特別表示，這個計畫其實從12年前（2007年）就開始，前前後後加碼，目前已投入約新台幣250億的捐款。

郭台銘回憶，記得當時為了這個癌醫中心、常常與夥伴開會到很晚，目的就是希望可以打造這個平台，並結合台大醫學院的醫療技術，能夠對於癌症有更多的研究與發展，郭台銘也期望將來這個癌醫中心可以成為台灣的驕傲、是華人圈癌症醫療的第一把交椅。

台大校長管中閔也透露，目前癌醫中心也是不少國外學校來台參訪的重點，對於國際間的交流也能有所發揮。

對於癌醫中心的主建物以「永真樓」命名也有小插曲。郭台銘表示，當時接到管中閔的來電，原以為是經費不足，後來才知道是台大希望能以郭台銘母親的名字命名。

郭台銘說，母親的「永真」二字正好也用來期許癌醫中心的大家，要永遠真誠，尤其他的母親也一直提醒他，有一天功成名就了以後，一定要回饋社會，所以他也將這棟樓獻給他的母親。

5G成催化劑，讓醫療技術更精準

至於癌醫中心未來會如何做？管中閔表示，現在醫療已逐步邁向精準、智慧化的發展，而癌症治療的關鍵就在於基因，而在5G的催化下，HPC（高效能運算）也能協助基因檢測、癌症治療的時間大幅縮短，過去需要數日的分析現在可能只需要一個鐘頭就能完成。

此外，郭台銘也提及要建構健康互聯網的概念，由於目前醫療診斷上影像的應用越來越頻繁，搭配5G高速、低延遲的特性，可以協助病患的資料在傳遞上、或是動手術的時候可以進行快速的運作，讓醫療的效果可以更精確，他也希望不只是台大各分院的數據整合，全台醫院的病患數據也要有跨院的結合，才能真正為所有病人帶來正向的幫助。

行政效率要加強，病患的需求不能等

最後，郭董也小小的抱怨了一下行政效率。他表示，要如何可以讓癌醫中心盡快上軌道、提供服務給大眾是他最關心的事情，無奈過程中被許多行政效率的問題給絆住，導致時間上晚了一些，他不是著急於開幕營業要賺錢，而是認為有很多的癌症病患不能等了，他們現在就需要得到幫助，也希望之後台大在行政效率的問題可以改善。

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。