數位學習商機大爆發！使用者體驗成差異化關鍵|數位時代 BusinessNext

數位學習商機大爆發！使用者體驗成差異化關鍵

網路上的學習內容現在已經非常成熟，線上學習平台要在疫情下捉住用戶目光，留下更多使用者，服務的個人化、內容的差異化會是關鍵所在。

個人化、遊戲化、社群化，善用數據強化互動感

目前，線上學習雖然還無法像實體教學般藉由面對面產生強烈的互動感，但拜線上會議軟體技術進步之賜，線上會談也能做到許多眼神接觸，速度也順暢許多。平台若能善用技術在線上課程中創造更好的互動臨場感，就會更有優勢。另外，由於直播技術的成熟，也有愈來愈多的老師透過直播增加與學生的互動。

以語言教育服務為例，以往的線上學習方式，常是複製補習班模式，靠老師個人的能力與魅力開大講堂式的課程。但在現在用戶期待的是更多互動與個人服務，平台可以利用社群媒體做溝通、打造App讓用戶隨時隨地可以學習，以及追蹤詳細學習紀錄與提供個人學習建議等，以此提升學習效果。其實這也是線上服務的優勢，將用戶的互動內容及學習歷程全面數據化，進而做到更貼心的個人化的學習。

遊戲化與社群化則是另外一個趨勢與經營重點。實體場域能藉著群體行動產生約束性，其實在線上也有機會透過遊戲化的規則達到類似的效果。例如每日給予一個任務讓用戶一起去完成、鼓勵社群的互相幫助與經驗分享，如此一來也能藉著群體的力量增加用戶的互動與回訪意願。

給線上學習平台的建議：優化既有功能，發展強項

找出產品強項、持續創造差異

每個平台都有擅長的項目能幫助用戶提升某種能力，平台要脫穎而出，必須將自己擅長的項目極大化，建立不被取代的優勢地位、建立口碑，才能爭取到更多用戶。

深耕既有功能、優化使用者體驗

在競爭激烈、擁擠的市場，平台除了想盡辦法找出差異化的地方，更需要持續優化基本功能。 而使用者體驗尤其重要，用戶通常只花五分鐘就決定線上體驗的喜好程度，因此善用使用使用者研究及訪談，對於優化既有功能是有幫助的。

制定計畫培養用戶黏著度，善用大數據搭配獎勵機制

平台應定義、定位出需要產品的目標用戶，篩選出主要客群，提供適合教材，並從使用軌跡與上課頻率等資訊，設計獎勵機制，幫助客戶養成使用習慣，培養黏著度。

隨著科技與知識的普及，線上學習平台以及線上講師都大量增加，未來教育科技產品勢必走向更專精、更全面的服務、內容也更差異化，才能滿足特定目標客群的需求。

責任編輯：陳建鈞

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（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場）

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。