【張鐵志專欄】Wired,如何在反科技的時代做一本科技雜誌?
【張鐵志專欄】Wired,如何在反科技的時代做一本科技雜誌?

世界上最知名的科技雜誌《連線》(Wired)換總編輯了。

原先總編輯尼可拉斯.湯普森(Nicholas Thompson)被請去擔任老牌雜誌《大西洋月刊》(The Atlantic)的執行長,新任總編輯是來自《MIT科技評論》的吉迪恩.利克菲德(Gideon Lichfield)。

創辦於1993年《連線》或許是第一個讓電腦世界看起來很酷的雜誌,已過世的知名紐約時報媒體評論家大衛.卡爾(David Carr)甚至說,在90年代中期,「《連線》是地球上最酷的雜誌」。

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《連線》記錄了網路創業者最初的故事和傳奇,如今數位科技已然掌握世界脈搏,它的使命也隨著時代演進轉變。
圖/ Wired

站在網路革命起點的數位時代信仰者

在他們創辦時的歷史時代,冷戰剛結束,電腦革命開始改變世界,網路世界正在萌芽,《連線》高舉新數位時代的大旗。

《連線》創辦人是美國記者路易.羅塞托(Louis Rossetto)和夥伴珍.梅特卡夫(Jane Metcalfe),主要資金來自一位荷蘭的企業家,麻省理工媒體實驗室(MIT Media Lab)總監尼古拉斯.尼葛洛龐帝(Nicholas Negroponte,他在90年代中期出版《數位革命Being Digital》一書影響力極大)也是關鍵支持者。

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麻省理工媒體實驗室(MIT Media Lab)總監尼古拉斯.尼葛洛龐帝(Nicholas Negroponte,他在90年代中期出版《數位革命Being Digital》一書影響力極大)是《連線》創辦的關鍵支持者。
圖/ YouTube

羅塞托在《連線》創刊號寫著,這本雜誌會支持「一場沒有暴力的革命,而這場革命將會擁抱一種全新的、非政治的方式去改變未來——而這個未來會是超越總體控制的經濟,是超越投票制度的共識,是超越政府的公民,與超越時間和地理限制的新社群」。

不得不說,這是一個過於早熟的預言,有些準確,有些過度樂觀。

《連線》第一任主編凱文.凱利(Kevin Kelly)(後來也成為最著名的科技趨勢觀察者),曾經參與1968年創辦的傳奇刊物《全球型錄》(Whole Earth Catalog)(註:關於這本刊物和早期網路文化的關聯,詳見我的書《想像力的革命:1960年代的烏托邦追尋》),以及後來演變的《全球評論》(Whole Earth Review),早期《連線》的許多作者也是與這些刊物相連著。

他們確實是最早的科技文化探索者與實踐者,深信科技解放的力量,而他們所預見的世界,真的在90年代結束前來到。而《連線》雜誌就是這個改變的自我實現預言者。

90年代後期,康泰納仕集團買下《連線》,經歷了一波顛簸與不確定。克里斯.安德森(Chris Anderson)在2001年擔任總編輯(到2012年),又把雜誌帶到新高峰,拿下許多最佳雜誌與最佳設計獎,並刊登許多深具影響力的文章,包括他自己的「長尾理論」。他對《連線》方向最大的改變,就是關注焦點從小眾與前衛的科技次文化,走向更主流化。

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康泰納仕(Condé Nast)集團旗下眾多出版物中,包括《紐約客》、《浮華世界》、《誘惑》、《時尚》、《瀟灑》、《現代新娘》等知名雜誌。
圖/ unsplash cc by charisse kenion

啟發到批判,為科技與文化連線

湯普森是在2016年接任《連線》總編輯。在那之前與之後,世界是很不一樣的,至少,是世界面對科技的態度。

是川普當選、英國脫歐等許多事件,讓西方主流態度轉變,開始檢視科技巨頭的壟斷、假新聞的蔓延、監控資本主義的弊病,和不受約束的力量。

於是,在湯普森擔任主編期間,他開始批評科技業。2018年,他自己更和同事主寫了長篇封面故事,嚴厲批判Facebook這間公司,封面照片是一位臉被打腫的馬克.祖克柏(Mark Zuckerberg)——當然是特製效果。

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圖/ Twitter

湯普森說,「當《連線》在1993年開始的時候,任務就是把這些人推到台前。《連線》雜誌就是在書寫矽谷的新創公司、英雄們和創新者們。」他表示,隨著時間過去,世界來到一個新情境——那些有著很棒的想法並訂閱《連線》的人,現在是世界的統治者。

「所以我們現在不應該再鼓吹他們有多好,而是當他們做對事情時要誇獎他們,但當他們做錯事情時,要讓他們負起責任。」他表示,《連線》的責任已經隨著時代演進而改變,「改變的方式對讀者來說可能有點複雜。有些老讀者會說我們不應該批評科技公司,也有人會說我們對他們太正面了。找到平衡是不容易的。」

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即使《連線》這本關於數位的雜誌非常數位,仍然很重視紙本雜誌的價值。主要理由之一是,雜誌有封面,而「封面是一個很重要的地方去表達一個宣言與立場」。
圖/ unsplash cc by james bold

時代轉變的挑戰:要如何做內容

當然,湯普森時代遭遇到的另一個挑戰就是「如何做內容」。他在2005年到2010年時是《連線》的資深編輯(後來去《紐約客》工作),但那個時期科技報導還不多。那還是一個部落格時代。

而現在有許多科技媒體、自媒體,主流媒體也有很好的科技報導,網路上有太多的資訊或評論,《連線》要如何展現不同、如何生存下去?

《連線》前總編輯尼可拉斯.湯普森(Nicholas Thompson)
隨著科技巨頭逐漸主宰世界,我們不該再鼓吹他們有多好,而是當他們做對事情時要誇獎;當他們做錯事時,則要他們負起責任。

湯普森說,「我們必須找到一個niche market(利基市場)」。另方面,「雖然有更多競爭,但也有更多新聞。對我們來說,絕對不缺好的故事。 如果我是一個記者,光是今天我進行的對話,就可以發展出5個有趣的故事。」他在總編輯期間也為網站設下付費牆,成果很好。

不過,即使這本關於數位的雜誌非常數位,湯普森仍然很重視紙本雜誌的價值。他說主要理由之一是,雜誌有封面,而「封面是一個很重要的地方去表達一個宣言與立場」。此外,紙本雜誌的空間是有限的,所以你必須在一定篇幅、一定時間內完成,「這些限制代表了一種技藝」。「你可能會認為如果有更多自由,可以做的更好,但有時是限制讓事情更好。」

責任編輯:張庭銉

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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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