失業型復甦
失業型復甦
2004.02.15 | 科技

美國最近適逢期中選舉,跟台灣一樣,動見觀瞻的總統選戰進入白熱化階段;經濟議題,尤其是美國本土的經濟復甦與失業率問題,成為共和與民主兩黨的攻防重心。傳統上,幾個以生產製造為主的大州,是總統選票的關鍵,讓兩黨對於失業率是否改善的數字錙銖必較.

**數位經濟時代特有產物?

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但讓許多政治人物與經濟學家頭痛的是:美國經濟最近所經歷的,卻是個少見的「失業型復甦」(Jobless Recovery)。按理說,經濟復甦應該會帶來更多的工作,失業率也會隨著降低;但美國最近這一波的經濟復甦,卻是市場景氣回溫,但卻沒有帶來相對增加的工作機會。這種現象聽在一般待業者耳裡,自然是頭皮發麻。
一般而言,經濟復甦現象中的兩大重要指標,是總體需求增加與失業率下降。總體需求復甦,企業才會開始大量生產,經濟體裡頭的各個環節才有事頭勞務,市場才會活絡;而失業率下降,社會裡的每個勞工才有薪資進口袋,也才能購買商品消費, 進一步刺激市場的成長。
但在「失業型復甦」中,雖然生產的各個環節都暢旺了、需求也增加了,甚至大部分的企業獲利指標也都紛紛告捷,股市蠢蠢欲動,卻唯獨工作機會的釋出遲遲不見起色,使得失業率仍然居高不下。也因而使得美國社會好奇:這到底是怎麼一回事?
失業性經濟復甦的成因,眾說紛紜,不只政治人物各說各話,連經濟學者也都難以全然解釋.。
不過,第一次出現這樣的現象,遠因可以追溯至1992年後的美國經濟,說起來也是數位經濟時代才有的產物;近因則可歸因於泡沫經濟後的企業緊縮,以及911事件後的市場信心不足。
昔日鋪張、今日緊縮,是作生意千古不變的道理。過去幾年,美國科技股泡沫狂飆,美國企業雇用勞工過多,加上員工福利分紅等制度大為盛行,使得企業成本增加;如今大部分的企業寧可選擇強化既有勞力的生產效率,也不願再雇用新的勞力。而911效應,與隨後對伊拉克戰爭所造成的政治與社會不穩定,連帶也影響企業對全球市場的信心,寧可保守度日,即使短期無戰事,也要謹慎度小月。

**全球化與數位化是幫兇?

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但造成這一波美國失業型經濟復甦的更重要原因,則是「全球化」與「數位化」這兩大結構性因素。簡單來說,美國企業內原來的生產工作,現在交給外國的勞工(例如印度的軟體工程師與中國的製造工人)與電腦都可以做得更好更便宜,生產效率提升不說,連帶也使得雇用美國本土勞工的誘因降低。因此企業獲利當然帶來復甦,股市亦有榮景,只是雇用本國勞力的迫切不再,失業率自然居高不下。
據統計,目前美國消費者所購買的產品,有近26%是在美國本土以外的地區所生產,與1980年代相比增加了近一倍。不只如此,許多美國大廠紛紛把工廠移轉到開發中國家,甚至連原本被視為附加價值最高的科技產業,許多軟體開發與晶片設計工作,也紛紛外包出去至像印度這樣的國家,造成美國科技白領階級的恐慌。
此外,90年代以來美國企業紛紛數位化,花大錢買最先進的科技來改善營運,也在最近展現爆發性的成果。根據美國聯邦儲備局2003年底的資料,美國經濟的生產力成長在2001年達到4.5%的年成長率,足足比90年代末多了兩個百分比,充分反應出美國企業在這波數位科技潮流下,生產效率的大幅提升。
但是就如同許多經濟學者的的老生常談:生產效率提升太快,那麼企業對勞動力的需求就會減低,因生產外包、科技提升而體質精進的企業開始賺錢,沒有工作的勞工,卻仍然沒有工作,只能冷眼看待這波無從參與的經濟復甦。

**結構轉型的陣痛何時了?

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對於這種現象,樂觀的經濟學家指出這是一種結構轉型的陣痛,遲早會有新的機會。今年一月底,美國聯邦儲備局總裁葛林斯班就舉證,歷史上美國經濟也曾因為產業外移而喪失許多工作,但只要美國企業繼續鼓勵創新,總是會再創造出新的工作機會。然而,卻也有不少社會科學研究指出,在這種結構轉型的陣痛中,一般人的薪資調升速度會變慢不說,首當其衝的受害者,正是少數族群與低學歷的勞工,即使是美國的大學畢業生,與二十年前相比,也更難找到工作了。
但失業不只是經濟議題,在每個國家,永遠都會是重要的政治議題與社會議題。隨著當代經濟進入全球化的全新競爭架構,類似 「失業性復甦」這種充滿矛盾意涵的字眼將一再出現,讓認真打拚卻不知為何缺少機會的工作者,百感交集。

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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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