BCG一份調查,揭3國企業協作新趨勢!台灣如何因應?
BCG一份調查,揭3國企業協作新趨勢!台灣如何因應?

新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)的大流行帶來全球健康危機,同時也使各國陷入經濟衰退,進而迫使我們必須找出新的方式應對這突如其來的危機。台灣相較於其他國家,良好的防疫政策讓全國得以持續正常生活。

然而,全球由於飽受疫情肆虐,被迫加速數位轉型,卻也同時見識到數位化所帶來的優勢與便利,了解如何運用科技為工作與生活帶來更大效益。因此,為保持國際競爭力,台灣可以參考全球協作新趨勢,為遠距新常態做好充分準備。

為評估疫情期間遠距工作和視訊通訊解決方案對於經濟的影響力,Zoom委託波士頓顧問公司(Boston Consulting Group,BCG)進行了一項《新冠疫情期間視訊通訊的影響力》之調查和經濟分析。從報告中可以看出,不同國家的企業預計視訊會議使用率在疫情過後,相較於2019年仍會持續成長,未來員工對於工作模式的期待也將與以往大相逕庭。

美國——視訊守住228萬份工作,遠距應用跨足商業、醫療、教育

從調查中,我們發現美國因具備了遠距工作的能力而保住228萬份工作,事實上在疫情延燒之際,視訊的作業模式迅速在全國普及,不僅滿足商業需求,也讓醫療、教育得以持續進行。以商業來說,美國眾多企業(不論大中小型)除了利用視訊進行內外部協作,還用視訊進行混合式/虛擬大型活動,觸及全球客戶。而身為Zoom的一員,視訊協作已是我們的日常。視訊讓我們所有同事能夠自由地在世界各地工作,並且更彈性地安排工作與生活之間的平衡。我們甚至還會利用視訊定期舉辦員工Happy Hour與新人訓練,透過科技讓大家可以一鍵相聚,維繫感情。

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圖/ Shutterstock

英國——87%的受訪企業認為,視訊是未來商業營運關鍵

就在一年前,遠距工作不是大部分企業首選的協作模式,人們還是習慣進到辦公室辦公,或是搭飛機拜訪遠在外國的客戶。然而調查發現,在英國46%的受訪企業表示,超過三分之一的員工在疫情後依然會選擇遠距工作,而87%的受訪企業認為視訊將是未來商業營運的關鍵。是什麼改變了大家的習慣?事實上,遠距協作不僅節省時間、節省成本,它還可以為商業開拓更多機會,把以往的不可能變成可能。比如說,我們的客戶滙豐銀行就利用視訊為客戶提供貸款申請與諮詢服務,幫助來自全球的客戶都能順利的與理專面對面管理資產,而無須舟車勞頓,在家就能輕鬆為人生各階段做出重要的安排。

日本——樂天數位化工作流程,萬人會議零距離

一向重視親自會面的日本也開始擁抱視訊,報告分析在2019年日本大型企業的視訊會議使用率為10%,然而在2020年快速成長到55%,2022年後預估將維持50%的使用率。讓我感到非常驚訝的,是日本知名企業樂天在短時間內成功數位化工作流程。除了利用視訊舉辦每周一全公司高達14,000人的會議,還有750位新進員工透過Zoom參加訓練,不用踏入樂天的辦公室也能順利與同事接軌。

遠距模式將持續盛行,混合式活動、虛擬銷售等趨勢受國際關注

雖然新冠狀病毒的影響甚鉅,讓世界變得不同以往。然而有了科技的幫助,員工可以在任意地點工作,並無縫地與團隊協作。從BCG的調查中,我們已經了解遠距模式將不復返,然而其多元的應用如舉辦混合式大型活動讓更多人共襄盛舉、進行虛擬銷售開發潛在客戶,或是提供一對一線上諮詢服務提升客戶體驗,都是全球所關注且樂於採用的新商業模式。

責任編輯:蕭閔云、周雨萱

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關鍵字: #遠距辦公
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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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