認同&效率,化作基因
認同&效率,化作基因
2003.07.15 |

仿傳統古厝造型的宜蘭縣政府行政大樓,樓高只有三層,露天中庭、藤蔓攀爬的天井、光影迴廊,再加上周邊大片綠地、大型雕塑作品,與一般公務大樓冷硬、威權的形象截然不同,但是在這幢集合創意設計、本土概念於一身的縣政中心工作的縣府團隊,是否仍像一般公務單位,有著行政效率不彰、甚至令人難以苟同的公務員老大心態?
事實上不然,在各項民間調查數據顯示,與其他地方政府相比,宜蘭縣民眾對於宜蘭地方建設、施政滿意度都是名列第一,民眾給予縣政團隊高度評價與肯定,並不是出自於對鄉親的袒護,而是真實反映了公部門為家園打拚的成績。

**憨憨做,明知難做也去做

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「在宜蘭當公務員是很辛苦的,」現任宜蘭縣長劉守成指出,宜蘭每年要舉辦至少4次大型活動,而且經費有限,所有的活動都由縣府自己承辦,再向外尋找資源,同時自己原本的業務也不能輕忽;現任體委會主任委員林德福在宜蘭縣文化局局長任內十年,常常接到部屬抱怨「活動太難做」,林德福便會向團隊分析,辦一個活動要讓80%的人抱怨很容易,但是如果要讓80%的人滿意就非常難,「不能因為難就不做,賦予使命感是很重要的」。
縣府團隊裡最年輕的主管(60年次),本身也是宜蘭人的工商發展投資策進會總幹事吳文平,形容自己的工作是「一通電話、到府服務」,帶著組員四處奔走跟廠商解說,吳文平說,「別的縣市招商,廠商往往是不請自來,但是宜蘭在資源分配上長期居於弱勢,我們只能憨做,做到好為止,」傳統的宜蘭精神從六年級生吳文平口中說出,敲破了對公務機關的刻板印象。

**快快做,喊口號不會出英雄

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各縣市政府都有厚重的「施政白皮書」,但是如何執行卻是一門學問,台大國企系教授湯明哲曾說,「執行力,大概是企業管理學最大的黑洞」。因此不少縣市政府將《執行力》一書視為提高施政效率的聖經。
但是對宜蘭縣府團隊而言,執行力是最基本的能力,所有大型活動都是要快速地集結大量的人力、物力、財力,在短時間內展現出最佳的效果,因此「這裡是打組織戰,沒有個人英雄,」現任文化局長陳登欽指出,以辦活動經驗豐富的文化局為例,每個人都具備辦活動的十八般武藝,但是必須彙整在一起,才能看到成果。
「加速產業發展」在宜蘭並不是施政口號,在中央與地方競賽的競爭效應下,宜蘭相對弱勢,因此為了搶得機先,工策會對廠商打出「土地變更,100天內做好」的保證,希望發揮團隊效率爭取商機。吳文平指出,當別的縣市還停留在資料不足、退件重跑流程的龜速做法時,宜蘭縣政府已放寬申請彈性,請各業務單位全力配合,將招商文件列管,以利追蹤工作進度,讓資料不足的廠商可以及時補件,大大縮短申請時間。

**硬硬做,堅持是為了下一代

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宜蘭人常給人「硬氣」(不妥協、不服輸)的印象,前任的宜蘭縣長、現任法務部長陳定南就是最典型的例子,而這樣的特質,也充分反映在宜蘭縣公權力的執行上。
頂著環保立縣的光環,宜蘭縣工業區的污水納管率幾乎是百分之百,「並不是宜蘭的法訂得比較嚴苛,只是執行得比較徹底。」環保局局長鄒燦陽指出,十年前,鄒燦陽還只是環保局技正的時候,為了要查清台化宜蘭廠(宜蘭當地最大的化工廠)私自排放廢水的源頭,親自「潛水」到下水道裡,仔細抽驗每個出水口,經查證屬實便開立最高罰鍰,「有好山好水不稀奇,要怎麼維持更重要,或許沒辦法更好,但是絕不能因為發展而惡化,」鄒燦陽語氣堅定地說,因此當北宜高速公路開工時,環保局便針對施工期間環保細節進行事前溝通,當承包商施工排放污水超過事前環評承諾,遭民眾檢舉時,環保局便依法行政,對國工局開罰。
此外,近年不少量販店業者看好北宜高開通後宜蘭的後續發展與消費潛力,紛紛想進駐卡位,但是劉守成卻認為,「大賣場進入會衝擊本地零售業者,蠶食現有的市場,在我們沒有十足把握的情況下,對於大型商業活動將採取漸進式發展。」這種先想規畫再看利益的思維,恐怕也和其他縣市極力發展商業活動的策略大不相同。

**好好做,上帝就在細節裡

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當外界對「宜蘭環境不錯」的稱讚愈來愈多時,對於縣府團隊而言其實是種壓力。
面對外界的肯定,劉守成認謙虛地認為,還是有許多細節要改進,他相信「上帝就在細節裡面」,「細節改進了才是真正的好,細節不改進,願景再好也沒用。」
「看得遠、做得多」,是宜蘭縣政府與其他縣市團隊最大的不同,不過外界對宜蘭還是有「強勢政府,弱勢民間」的批評;如何將縣政團隊的經營模式有效複製在各文化活動、社區營造甚至一般商業,讓我們在各種大型活動期間之外,也能看到宜蘭城鄉真正的活力,應該是「宜蘭經營學」重要的下一章吧。

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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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