數位相機與卡哇伊運動
數位相機與卡哇伊運動
2004.01.15 |

活在數位時代,每天的驚嚇不斷。
一年前,唸小學二年級的兒子跟我討說要買手機,「學校裡同學都有,」他理直氣壯,事後證明他有道理,我們身邊再也沒有人沒這玩意兒。今年,我們的辦公室裡,同事瘋狂地買數位相機,仔細想想,這也對,連傻瓜像機都拍不好的我太太,也早已有了Canon那種很炫的IXIS火柴盒500萬畫素高檔貨,何況身手好很多的年輕同事。
手機和數位相機的瘋狂熱賣,很容易就被解釋為「這是價格大幅降低的結果」,這話雖不錯,但對我們理解社會、掌握脈動,進而改善我們的工作可一點幫助也沒有(就好像「有了水,才有魚」這句解答一樣的無用)。我的觀察是:數位商品的熱賣,背後不只有商業力量的推波助瀾,發自社會集體心靈底層、更大規模的「社會運動動員」,恐怕才是商品能風行草偃、潮浪相隨的巨型推手。
不少學者研究指出,手機的普及和人類的「社交網絡」社會性有關,人人買手機,是不想成為人際社群的「脫勾者」;但數位相機呢?

**數位相機讓身體意識抬頭
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先講結論,我觀察的結果是:數位相機在台灣的風行,很大部分原因是和「身體意識」(body consciousness)的民主化有關,它黏人的理由和手機恰恰相反--透過數位相機,我表徵了自我的存在,它不僅透過拍身邊萬物的創作,更透過「拍自己身體」的「自拍創作」,彰顯了我作為「一個獨一無二個體」的興奮感。就好像你去投票時意識到自己是個「選民」、和張忠謀一票等質的尊嚴感一樣,「自拍」是每天都過選民當家做主癮頭(甚至成為候選人)的行為,當然讓大家狂熱不已。
但社會由個別狂熱到集體興奮,又和台灣過去長期壓抑「身體」的傳統有關。我們從小到大,被禁忌著去談論身體、展露身體,社會上只有幾種俊男美女的刻板印象,讓我們大家各個自慚形穢。過往不少研究指出,這種禁忌的普及是為了「維護台灣工廠的最佳生產效率」,一方面避免身體的展現去挑動性慾,破壞組織安定的基礎;一方面要泯滅由身體自然展露的「個性」,貫徹集體利益優先(公司>個人)的意識型態。九○年代後,台灣在各種民主化運動的推湧下,「身體民主化」其實已經暗潮洶湧(裸體劇場的抗爭,僅為一例),只是少了killer application而已,而今網路和數位相機的出現,恰好扮演了烈火之於乾柴的關鍵角色。
只要留意入口網站上各種「自拍」網站的流量,再看看身邊各類朋友、同事、同學「無處不???一下」的自拍舉動(既傳給朋友、作成PC桌面,還列印成各類「大頭貼」),可知這個社會正強力動員剷除既定的「官方美醜標準」,代之以各種多元、自我證成的身體創作,我的某些年輕同事甚至早已熟悉各種自拍角度,拿起像機伸直手臂,一張「???」就立刻成像,而數位相機大廠似乎早已動燭機先,各種方便自拍的機型(光LCD螢幕的旋轉,就有千奇百怪的角度)一波波出爐。但你要說這是世界現象嗎?看來也未必,「身體意識」很早啟蒙的歐美,就不時興「自拍」,但日本、台灣和韓國卻方興未艾,而一向壓抑女性的中東,很可能是下一波數位相機潮的爆發地。
當然,一個消費運動的成型,並沒有任何一個單一原因可主導一切,台灣經濟由「開工廠」轉型到「賣服務」、主控思惟由「集體生產」變化到「個體創意」,也是促成「身體民主化」的有利外部條件,而網路傳遞的高效率與民主性,也是老古板們阻擋不了的。
說這麼多,我們現在去開數位相機工廠已經太慢了;但如果我們好好想想「身體展現風潮」這事,其中商機應該不比硬體少!

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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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