《希望之國》成年人，你在害怕什麼？|數位時代 BusinessNext

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書名：希望之國
作者：村上龍
譯者：張致斌
出版者：大田出版
價格：300元

援交、逃學、混日子，愛花錢、不耐操、沒目標，這樣的形容詞，這一兩年時常出現在被冠以「七年級」或是「八年級」年輕族群的身上，「這年頭的年輕小朋友，到底腦袋在想些什麼？」這個問題，從媒體到採訪對象，當然還包括身邊的長輩朋友，「這樣下去，我們的國家會沒有競爭力、沒有希望啊！」在尋找答案之餘，聽到更多類似的感慨。
我不認同這樣的看法。或許該承認的是，我們這群主導社會發展的成年人，形塑了某種氛圍，讓這群還充滿無限可能的小朋友們，對未來不再有期待與想像，所以他們才試圖用破壞、反抗的方式，表達他們的不滿，甚至就直接以成年人不能理解的行動，展現他們的企圖。
年輕人可以有多大的力量？以頹廢暴力美學在活躍於日本文壇的村上龍，以國中生為主角的小說「希望之國」，是一個反省的起點。
「這個國家什麼都不缺，真的是什麼五花八門的東西都有，可是就是沒有希望。」書中國中生主角小砰，在國會聽證會上平靜而沉重地直言。故事以日本持續不振的經濟為背景，穿插眾多社會問題：學校漸漸失去功能，經濟持續不振，金融體系落後，官僚對於環境的反應太遲鈍，媒體庸俗假道德，而學校也不能再為年輕人做什麼了，各種社會價值觀，都受到極大的挑戰，這終於演變成中學生大規模集體棄學，用自己的方法尋找出路。其中一個叫做ASUNARO的團體，透過網路串連同儕，操縱日本金融、媒體，進而累積驚人財富後，帶領數十萬名青少年集體遷居北海道，在那裡建立他們的烏托邦獨立王國。
小說靈感來自於村上龍在自己網路留言版的提問：「有什麼現在立刻可以辦到的教育改革方法？」他自己所準備的答案是：「多達數十萬人的集體棄學事件。」這個答案，當然沒有獲得認同，於是村上龍便打定主意要以此為主題，他花了三年時間採訪收集資料，更選擇在被歸類於保守派的《文藝春秋》上連載一年半之久，試圖以真實與世故謊言的對照，重新檢視日本社會面臨的問題。小說推出後，果不其然，引發了日本社會極大的震撼，日本首相更因此將教育問題列入國會首要的議題。
雖然是以日本社會為背景，讀來卻讓我感到震驚，書中談到的許多問題，在台灣社會或多或少都可以找到對應情境，然而，我們似乎很少像村上龍一般，願意如此誠實而坦白地面對年輕族群，在台灣社會裡，他們的價值觀，往往被操作成一種消費商品，甚至是用來鞏固成年人價值觀的負面成份。
然而，在看似毫無生活目標的表象下，這群年輕世代，在資訊普及發達的情況下，擁有更多元化的創意，資訊運用能力也更強，小學一年級的小朋友，都會在網路上與人競標，有時想想，對於眾多年輕族群的批評，是來自於自己對大環境變化的不安，就像書中的國中生，帶著數位攝影機，以新媒體之姿，記錄社區新聞事件，就讓我想到現在喜愛自拍、共拍，並透過網路及手機傳布的台灣年輕人，跟他們比起來，我有的是所謂專業經驗，但他們有的是來自更生活的創意，誰比較有影響力，很難說。
讀完這本書後問我這樣問自己：「成年人，我們到底在害怕什麼？」如果，你也期待一個有希望的未來，不妨進入「希望之國」的空間裡，去尋找自己的答案。

《奈米獵殺》未來科技的異想世界

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書名：奈米獵殺
作者：Michael Crichton
譯者：洪蘭
出版者：遠流出版
價格：320元

作為一個科技財經的編輯，接觸各類新科技名詞的機會不少，其中，「奈米科技」大概是被談論最多，也最被科技產業界普遍視為最具潛力的一個方向，美國政府便在2004年的預算裡，分配了近8.5億美元推動奈米科技啟動計劃（National Nanotechnology Initiative）；回到國內，政府也在推動「奈米國家型科技計畫」，預計在6年內投入新台幣231億元的經費。而自己也在很多採訪的機會裡，聽著受訪者侃侃而談奈米技術的偉大，還有對未來生活的種種影響，但說實在的，切身感真的不強，直到看了這本以奈米科技為背景主軸的小說，所有對奈米科技理解、不理解的部份，正面的、負面的影響，全部都變得立體起來。
一如早年膾炙人口的作品《侏羅紀公園》，作者克萊頓再度發揮他追求科學事實，但又融入科幻電影緊湊起伏的筆法與想像，創作出這部發生在7天之內的驚悚故事——一群從實驗室逃跑至沙漠的奈米顆粒，它們正以迅雷不及掩耳的速度展開獵殺行動。人類會是下一個被追擊的獵物，還是可以反獵為王？書的份量不少，某些科學部份，比如說「分散式智慧代理人」的應用，讀起來是有些吃力，但克萊頓的精彩筆觸，加上虛虛實實的情節，就是會讓人不捨得把書放下。
「他們不了解自己在做什麼，我很害怕這句話會是人類最後在墓碑上刻的字。」書中主角傑克在收拾殘局後的反省，但建議大家先放下作者創作背後的沉重警世意味，就把此書當作認識未來科技的一個窗口吧！

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。