1個人,6年消費200萬,這樣的市場你心動嗎?
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2003.09.01 | 科技

迷上周杰倫
為他學鋼琴,為他獻出第一次

游健明 待業中
迷資歷:13個月 迷花費:20萬元

我記得清清楚楚,在去年8月25日的台中簽唱會,我第一次聽周杰倫唱現場,他雖然忘詞忘得很離譜,但是就即興唱出「看到你們這麼熱情」的歌詞,像是直接對我們唱的,台下歌迷聽了跟著瘋狂叫啊跳啊,讓我覺得周杰倫真的非常優,要是誰沒聽過杰倫唱現場,那他真是白活了。
我最愛聽杰倫的情歌,為了能像他一樣自彈自唱,去年我特地挑在自己生日的那一天,開始學鋼琴,還在歌迷聚會時上台彈給杰倫聽過,之後朋友笑我幹嘛那麼緊張,廢話!杰倫就在旁邊看,怎麼可能不緊張!
我生平第一次出國,就是到馬來西亞看杰倫的演唱會,趁機搜刮了很多紀念商品,我也在台灣的演唱會認識香港和日本歌迷,都變成好朋友,他們會寄給我香港出的杰倫商品,我就寄給他們台灣的。只要杰倫出的東西我都會買,而且買好幾份,有的寄給香港朋友,有的可以拿出來用。
喜歡上杰倫之後,我開始過著日夜顛倒的生活,只要娛樂新聞有訪問他,我一定會看,而且重播幾次都看,因為他講話實在太搞笑了,有寫杰倫的報紙我也會買,現在累積了好幾冊剪報。每次杰倫參加現場演唱,我和朋友一定會提前幾天去排隊,要站在最靠近舞台的位置,像後天有一場,我等一下回家洗澡換個衣服就會去排。

迷上孫燕姿
為她設網站,頻頻辦網聚

高才虔 研究生,孫燕姿國際歌迷俱樂部會長
迷資歷:13個月 迷花費:視狀況而定

開始喜歡燕姿,是第二張專輯的事。後來我做了她的網站,認識許多前來留言的歌迷。目前一些會員專屬的活動,像是每年7月23日她生日的慶生會,大概都會有3、4百個會員來參加。
她的周邊商品,我會看實不實用,像之前加入會員歌迷組織時送的T恤,料子就不錯;至於一些雖不實用但質感不錯的東西,像是燕姿自己設計圖案的抱枕,我也覺得很棒。而如果我們剛好需要那方面的東西,通常會優先考慮她所代言的品牌。
雖然我覺得五月天的歌也不錯,也喜歡過阿妹和王菲,他們的CD我都會買,但是簽名會之類的活動,就不會像燕姿的活動一樣去注意了。基本上,我還是有所區隔的。
我會欣賞她,是因為她的表現蠻自然,不會做作。那天她出席我們聚會,就現場用台語表演了一些「劉文聰」的名言,像「我若是不爽……」,很有趣。她很有她自己的想法,而且她歌唱得好聽,笑容甜美,又有才華,曾經自己創作過歌曲。她的態度,工作人員的評價都很好。
歌迷幾乎人人都有MSN,大家晚上都會上去交流,討論她的活動,互通聲息。我們大概每3、4個月到半年會辦一次網聚,而燕姿的態度是樂觀其成,她也蠻希望能多和會員聊的。我希望一年後她再回來唱歌的時候,能有多一點自己的創作。

迷上早安少女
為她每月至少掏出1萬塊

iida 補教業行政人員 
迷資歷:6年 迷花費:100~200萬元

我喜歡早安少女組(Morning Musume)已經很久了,1997年,我就在選秀節目《五花八門淺草橋》中看著第一代的5位成員脫穎而出,組成這個團體。
她們之所以受歡迎,是因為看來讓人覺得很親切,沒有壓迫感,就像你家附近的姐姐妹妹一樣。而且她們每一代成員之所以能加入,都是歷經選秀與集訓的磨練努力出來的,很讓人佩服。
我最欣賞的是第一代的元老飯田圭織,她的身材高挑,容易引人注意。出道曲〈Morning Coffee〉裡,製作人淳君臨時把她從預定的主唱換成別人,我當時好難受。
她們出道後不久,我在西門町一家書店發現她們的卡片,就開始收集周邊商品,現在每個月至少會花1萬元,第一當然是因為喜歡;第二就是有紀念價值,未來我老了,可以想起,「原來我喜歡過她們啊」;第三就是心情不好時可以拿出來看看,心情就變好了。
除了最基本的CD、DVD,以及扇子、海報、毛巾等演唱會週邊外,我主要收集各式卡片。我已經集滿的照片有6套,Trading Card有4套,再加上尚未或已無從集滿的,共約20套。
最難集的那套,我在台灣買了快10盒,托朋友去日本又買了6盒,最後自己去日本找了很久,終於買到很罕見的那幾張。光那套就花了我前後1年的時間與台幣2萬元。花了這麼多錢,我不會後悔,她們的成長就是我的成長,我用她們寫日記。

迷上仙境傳說
為它電腦不關機

王思涵 大學生
迷資歷:13個月 迷花費:6000元

如果要為自己迷仙境傳說的程度打分數,我覺得我可以拿98分,以後應該不會去玩別的線上遊戲了。在仙境傳說之前我還玩過金庸群俠傳,只玩了一下就不玩了,因為我不喜歡打打殺殺,那比較像是給男生玩的。後來仙境傳說出來,不只人物造形可愛,連怪物波利也長得超可愛,加上電視廣告很吸引我,而且有很多同學都開始玩,大家會約好一起上去玩,還可以互相借寶物。
我在仙境傳說裡扮演商人,一方面是商人的造型很可愛,而且不用靠打怪物來賺錢。商人進貨是原價的76折,賣給別人可以賣8折,靠買賣差價賺錢,有很多人是我的死忠客戶,他們就算在別座城裡,也會叫我過去賣東西給他們,因為他們直接向商店買的話就是原價,連8折都沒有。現在我已經可以開露天商店,就算出門上學或打工,我都會把電腦開著,讓商店繼續營業賺錢。
玩仙境傳說最難忘的經驗,是在剛開始玩、等級還很低的時候掉寶物,那還是先向朋友借錢來買的,當時覺得超難過。
在我加入的公會裡,我負責賺錢給其他人花,打架的時候別人會保護我,公會約好去攻城的時候,我只要找個角落躲起來,看別人打架。但是角色要升級還是得靠打怪物,所以我會央求堂弟幫我的角色練功,現在已經升到75級了(最高是99級),從單純的商人變成鐵匠,可以打武器給我們公會的人用。

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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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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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