20年微軟老兵加入鴻海集團！IT硬底子新董上任，能為富盈數據帶來什麼轉變？|數位時代 BusinessNext

20年微軟老兵加入鴻海集團！IT硬底子新董上任，能為富盈數據帶來什麼轉變？

在微軟超過20年的戰將在離開後加入了鴻海，擔任富盈數據董事長並為新創辦公室的負責人，葉光釗要為富盈數據帶來什麼轉變？

提到2017年成立的富盈數據，除了是鴻海科技集團所投資的子公司之外，許多人對它的第一印象是旗下擁有美食、旅遊、3C等內容的網站「字媒體」，知名的部落客電腦王阿達、蘋果仁都駐站其中，透過內容創作者的加入，富盈數據建立起內容聯播網，讓流量能夠變現。

在今年5月，富盈數據宣布葉光釗將出任富盈數據的董事長。過去曾任台灣微軟研究開發部副總經理、公共事業群技術長，在微軟與IT界的經歷長達20年。這項人事異動也為富盈數據增添了更多「科技味」。

20年的微軟老兵從外商到加入鴻海，擔任富盈數據的董事長，葉光釗想做什麼，以及他看到了什麼機會？

幫老外打工20年，期望能傳承經驗

葉光釗從1996年就在微軟任職，一路做到2016年擔任公共事業群技術長。在離開微軟後，葉光釗陸續任職了幾家公司，其中也包含了由杜奕瑾創辦的台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）。

「後來因緣際會跟鴻海董事長劉揚偉有些交流，很快的我們達成一致的共識，由我來協助鴻海看一些新創公司。」葉光釗講得平淡，雖然沒有什麼鴻海董事長三顧茅廬的故事，但卻是葉光釗完成心願的一個機會點。

「在微軟的時間我學到很多，不管是技術還是商務面，累積下來就想要與別人分享。講白一點，以前幫老外打工，現在希望有個機會可以幫台灣做一點事情，也好像激發了我某種使命感。」葉光釗說。

也因此，除了是富盈數據的董事長之外，葉光釗還有另外一個任務，任職於鴻海的「新創辦公室」，該單位直屬於鴻海董事長辦公室，負責替鴻海在製造本業外的領域探索，目前旗下有富盈數據、餐飲管理系統肚肚，以及三創，「以三創來說，雖然偏向純零售，但未來鴻海不管做什麼產品，總是要跟消費者直接接觸的，有一個場域做些嘗試很重要。」葉光釗解釋道。

而新創辦公室直屬於鴻海董事長劉揚偉的辦公室，一定程度上也證明了鴻海對其的重視程度。

「對鴻海來說，這些新創公司是探索者，所以我不只要看它們的損益，也要去看它們的策略與嘗試，再回報給董事長。」葉光釗說，雖然現在新創辦公室只有三家企業，但在更遠的未來，他也不排除協助鴻海評估市面上更多的新創。

招募更多的IT專家，富盈要更科技、更數據導向

從今年2月加入鴻海，葉光釗也在今年5月跳下來擔任富盈數據的董事長，為的就是更進一步將富盈數據打造成一個數據導向的公司。

富盈數據做的是流量的生意，廣納創作者加入，打造內容生態圈，再串接廣告主讓流量變現。

「但現在流量變現遇到兩個問題，一是隱私的崛起，未來搜集數據的方式將面臨瓶頸；另一則是單純為了追求轉換率、短期利益的廣告方式（如蓋版廣告），會越來越不適用。」葉光釗說。

富盈數據要做的事情還是流量，只是需要質量更好的流量，因此除了追求更多好的內容創作者之外，還需要仰賴更多的數據與技術。

具體來說要怎麼做？

葉光釗決定先從底層架構開始，讓網站能更順暢、體驗更好，並基於其上，發展出更好的分析方法，讓內容創作者的曝光能夠更精準地瞄準受眾，如果運作順暢，也能給廣告主更好的轉換率。

為此，富盈數據聘請了更多的技術專家，包含網站維運、測試、架構師的專家，這也是葉光釗20年以上IT經驗能夠發力之處，「當工程人員達到一定的數量，觀念的介入就很重要，不再只是每個人專注自己眼前的一小部分，要更長遠地來看。」葉光釗說。

除此之外，葉光釗也在富盈數據之下設立了研發中心，由曾任露天拍賣、樂屋網的技術長周竝弘領軍，進行演算法、介面、網站體驗上的開發，預計在2年內擴編至10-15人。研發中心累積下來的know-how，也有機會分享給鴻海其他的集團。

「我個人的期望是，系統性地把富盈數據變成一家科技公司、技術公司，而不是單純的廣告操作公司。」葉光釗說。

而雖然未來的目標遠大，但既然是一家公司的負責人，協助富盈數據損益兩平仍是葉光釗最大的目標之一。

成立於2017年的富盈數據，原先預計在今年第三季達到損益兩平，但是卻碰到疫情爆發，整體營收預估下滑三成，再加上今年仍照進度成立研發中心，加大軟體及技術開發人才的投資，讓成本的攤提與費用持續上漲，損益兩平的年度的預估將會再往後調整，也將是葉光釗的挑戰。

從外商到製造業，挑戰是什麼？

除了馬上能看見的營收挑戰之外，過去任職微軟20年的葉光釗，加入製造業的霸主鴻海，在文化面上也需要一些磨合。

「像是商務模式、工程能力、有沒有辦法給組織團隊願景，這些挑戰都是一樣的。」葉光釗說，但他也提到了文化與思維上的不同，「微軟就是軟體文化，跟硬體思維還是有些不一樣。」

什麼是軟體文化？葉光釗舉例，軟體開發上，每一個版本的產生，都是經過「從混亂到聚焦」的過程。而在微軟的每一個開發人員都是一個戰鬥體，有自己能下決定的管轄存在，甚至連主管都不能強制他改變，「在這種情況下，溝通協作的程序、速度的快慢，會決定產品聚焦的過程。」

而製造不一樣，製造業講求精準、可預測、可靠，「兩種模式沒有絕對的好壞，而是要看視角是什麼、想要解決的問題是什麼，我現在也還在學習兩種模式之間的橋接。」葉光釗說，「這麼多年來，我在微軟的位階不低，但始終不是一個獨立公司的負責人，也是要學習的地方。」

在葉光釗不斷學習、磨合的同時，他也期望自己的經驗，能夠好好的協助富盈、肚肚與三創發展，「過去當兵的時候聽到一句話，全部人聽完真的都在那邊吐口水，他說『領導就是服務』，落實在現在，我發現這句話是真的。」

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。