美國企業熱議復工議題,矽谷知名創投卻呼籲:「國家重啟」,重點不在前瞻科技
美國企業熱議復工議題,矽谷知名創投卻呼籲:「國家重啟」,重點不在前瞻科技

美國新冠肺炎疫情逐漸受到控制,從政府至民間企業、從政治人物到產業大佬,都在談論解除閉關後的「重啟」(reopen)工作,以期經濟活動早日復甦。在多位企業執行長高談「重啟」之時,而矽谷著名創投Andreessen Horowitz的共同創辦人馬克·安德森(Marc Andreessen)卻從「 國家重啟 」的角度,來討論如何將美國重新打造符合「美國夢」期待的國家。

Marc Andreessen
矽谷著名創投Andreessen Horowitz的共同創辦人馬克·安德森(Marc Andreessen。

安德森認為從最早中國發生新冠病毒大規模感染,乃至於歐洲國家地區所產生影響,均顯示此次新型冠狀病毒疫情的嚴重性。但被視為科技強國的美國在疫情初期,卻似乎不認為此次疫情將對國內造成衝擊,依然以「發生在他國疫情」的心態看待,導致此次疫情開始在美國境內擴大,才使得美國不得不正視新冠病毒疫情的嚴重性。

美國向來擁有豐富的醫療資源與高科技技術,但在此波疫情影響下,才發現實際可投入防疫的資源嚴重短缺,甚至各地區醫療單位需要用於留置病患的床位也面臨不足、必須向外援求助爭取足夠醫療必需品;此外,美國製造業的應變反應也不如預期,即便有高科技、自動化的技術,但面臨需要快速調整產線製造基本民生用品時,卻趕不上疫情蔓延的速度,無法滿足醫療單位或民生需求。

美國向來以高科技大國自居,尤其來自加州矽谷地區的科技大廠更是影響全球新創、科技、娛樂、製造等公司的發展,然而在此波疫情卻凸顯美國科技產業對突來的疫情,毫無快速調整產線協助防災的應變能力,因而發生進步的美國卻連防災基本需求的口罩、防護衣短缺的情形。

安德森的看法傾向認為美國長時間以來已經習慣投入更前瞻的科技技術發展,卻忽略必要的基礎建設及資源準備。例如大量產品生產線外移至勞工成本相對較低的中南美、中國與東南亞,造成不少在疫情間必要物資可能因為貨運影響,導致無法在近期內順利提供美國境內需求使用。

而在更多產線外移影響之下,雖然讓許多企業可藉由成本精簡境內自給自足能力高科技發展,卻似乎也讓美國境內自給自足能力相對減少。更諷刺的是,當美國境內災情更趨嚴重時,不少科技業者才慷慨宣布可藉由旗下產線資源協助製造防疫用口罩、醫療用防護衣,或是協助病患呼吸的呼吸設備,但 這背後是否有更大意圖是為了宣傳本身品牌形象 ,我們不得而知,但證明美國科技公司並非沒有能力作防疫準備,而是因為低估疫情嚴重性而錯失「提前部署」的機會。

安德森強調這些基礎建設並不需要投入前瞻科技, 政府與企業應該更慎重思考如何在這些基礎建設上重新站起 ,若僅只是希望恢復至原本發展模式,依然還是會面臨相同問題。尤其在諸多企業花費大筆投資在高科技產品研發,甚至部分企業因市值持續成長,連帶造成辦公室所在地區房價高漲,例如加州舊金山、聖荷西市區便因為越來越多科技公司進駐,導致住房成本逐年增加,同時也可能讓當地交通更容易發生堵塞,其他資源分配、過度開發等長遠影響更是不言而喻。

在美國與論熱列討論重啟、復工的情況下,安德森反而更加關注眼前所及的基礎建設,而非更創新的技術發展,或是更意想不到的高階科技應用。他認為,在此波疫情影響衝擊之下,美國更應該重新檢視本身不足,並且重新思考如何從更多的基礎建設中再次站起,進而塑造全新美國開拓能力,避免在過度投資發展高科技的情況下產生更大不足。

直到目前疫情開始出現趨緩,但在尚未完全平穩情況下,川普政府顯然急著要求各個企業復工,避免長時間停擺對經濟發展造成影響,因此讓不少公司行號開始發起重啟口號。

在美國目前一片討論復工指出的氣氛下,安德森指出美國企業更應該思考的是,如何善用先進的技術部署基礎建設投資,讓美國重新回到物質不匱乏、努力有回報的環境,而不是僅想著如何讓相關營運恢復至疫情影響之前狀態,畢竟疫情大規模的影響人們的工作、社交,進入「新常態」(new normal)之後的生活也不太可能與過去完全相同了。

資料來源:Andreessen Horowitz

責任編輯:蕭閔云

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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
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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)。

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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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