尋羊冒險記
尋羊冒險記
2004.03.15 | 人物

在東京的兩週我每天遊蕩,剛下飛機就買了一系列《散步達人》(這是我最喜歡的城市導遊雜誌之一,就當它是《GQ》版的《Here》雜誌吧)新出版的咖啡店與小吃店特集,按圖索驥做小小的城市探險。青山與代官山的巷弄內有看不完的特色店,搭上東急線花幾十分鐘到自由之丘,我花一整天的時間消磨在雜貨鋪(從東南亞到中南美的玩藝兒都有)和風味絕佳的英式紅茶店(活像十九世紀英國紳士的歐吉桑老闆)裡。最後幾天我泡在神保町,一家一家舊書店逛,也沒忘記巷子裏隱密而溫暖的咖啡館——當倫敦查令十字路(Charing Cross)的舊書店區日益喧鬧,人口1300萬的東京還能保有這個區域的相對寧靜,真是不可思議。

日本正要蛻變再起!

但是想擺脫財經資訊的願望,還是沒法達成。我在東京很自然就買起財經雜誌(難以戒除的不良嗜好與職業病),和日本友人聊起天來,話題再怎麼轉也離不開日本的經濟。只要一談起類似話題,氣氛就像陷入村上春樹《尋羊冒險記》的章節,那種沒有出路、不期望救贖卻渴望發現合理答案的迷宮情結,「日本實在讓人難以抱持希望啊,今後的世界,台灣、南韓、中國看來都比日本更有機會,」在神樂的居酒屋,友人M君與S君一邊傾訴工作的不順,一邊對我來自的陌生島嶼,禮貌但惶恐地投射他們難以言喻的焦慮。
這不是第一次我聽到日本的壞消息。事實上,可能就是因為壞事看來太多了,所以對於未來的預期難以樂觀,這種經驗,這幾年的台灣著實不陌生。然而在痛快喝完清酒的第二天,我手上的英文報紙就引述《日本經濟新聞》調查,顯示日本包括工具機、資訊、通訊在內的行業景氣都大好,「主要是數位家電產品銷售良好,電子業也增加設備投資,帶動上游訂單」,首相小泉純一郎也在國會中宣布,日本經濟已自12年來的第三次衰退正式復甦,2003年的GDP成長可望達到2%(之前的預估是0.6%,前一年則是衰退0.4%),消息一出,東京股市大漲179點,日經指數攻克11000點的重要關卡。我在隔天往上野的地鐵站瞥見這則消息,回想起30個小時前M君神情中淡淡的哀愁,恍如另一個世界。
但是日本已經改變了這件事,卻牢牢在我的腦中留下印記,不說別的,我買的日本財經雜誌與專書中,起碼有一半都在介紹如何轉業與再就職、協助30歲到50歲的工作者順利創業──日本不是全世界雇用體系最堅固、可能最缺乏創業精神的國家嗎?當轉業與創業從辯論該不該做的層次,大剌剌進入「Know-How」情報誌的層次,你就知道日本的改變有多大──即使這是在充滿恐懼的壓力下,不得不為的改變。

**是台灣機會或勁敵?

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但136年前的明治維新,不也是在這種氣氛下的改變嗎?台北的工作夥伴總主筆詹偉雄與資深採訪編輯李欣岳,也透過各種資訊管道,同時觀察到日本的產業變化,這看來不光只是短暫的好消息,背後的意涵實在太重要了。本期超過30頁的封面故事〈科技巨人再起〉,講的是日本電子業曾經的迷惘、陰霾與再度奮起的拚搏,這個故事從20年前日本與美國電子業的分道揚鑣講起,牽涉到數十家營業額超過上千億美元的日本大廠,也與台灣科技產業的未來命運息息相關──日本在數項重要產品領域的再起,究竟會為台灣帶來更多的機會,或者成為台灣最難打敗的勁敵,目前仍是未定之數。
我們探究的是日本的改變,心中想的卻是台灣的可能──日本就像鏡子,透過它,可以照見許多台灣的處境。這期的編務忙完,我要寫封Email給東京的友人,告訴他們我的一些小發現;而我不知道該不該說的是,你們對台灣的某些焦慮,就像台灣對中國大陸的焦慮,就讓我們別這樣惶然了吧!就像《尋羊冒險記》的最後一節:即使前面的方向還不明朗,只要你移步前行,你會清楚聽到背後傳來的浪濤聲──那是世界的海洋。

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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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