新北幼兒園群聚再增5例、累計15人確診!侯友宜:若染Delta取消內用
新北幼兒園群聚再增5例、累計15人確診!侯友宜:若染Delta取消內用

9月7日更新

新北市長侯友宜表示,新北某幼兒園群聚案,今(7)天新增2名幼兒、3名家長確診COVID-19(2019冠狀病毒疾病),已共15人確診。

他說,幼兒園群聚案視同最早在印度發現的Delta變異株疫情,全力備戰,目前已182人送到防疫旅館採檢,其中162人陰性,其他還在陸續採檢;一旦確認是Delta疫情,新北餐廳內用立刻取消。

8月16日更新

台北市副市長蔡炳坤今天宣布,台北市高中以下學校、幼兒園將於9月1日如期開學,若COVID-19疫情警戒是第3級,將採用線上開學,不過目前已降到二級,因此會以實體開學為主。

蔡炳坤指出,開學後,課程進行應全程戴口罩,中午用餐時間則要有隔板。此外,若學生若要拿下口罩,必須非常謹慎,所以吹直笛這種課程,原則上以音樂欣賞或老師示範等不拿下口罩的教學方式為主;籃球等戶外體育課程則配合中央規範,只要中央沒開放,北市就不會開放。

蔡炳坤指出,根據調查,預估會有10-15%的學生請防疫假在家學習,換算起來每班大約會有5人缺席,為了兼顧這些學生的受教權,目前有3個方案可讓學校準備,希望以多元、彈性、適性為原則。

而在新北市部分,新北市長侯友宜也宣布,高中以下學校9月1日實體上課,全程配戴口罩;教育局長張明文表示,若有一例確診,班級停課14天,若有2例確診,全校停課14天。

張明文也說明,校園內除了飲水用餐外,全程配戴口罩、游泳課暫停,校外人員不入校,校園場地暫不開放及租借

。新北市特別提出學校有開學暖身週,也就是第一週對學生學業進行補救教學跟學習,加強學習輔助。第二個原則是整個學校的各種活動一律以線上為原則者。

他強調,新北市幅員廣大,有都市及偏鄉,基本上,在防疫1和2級警戒下是採實體授課,3級警戒全國停課時,若有全區零確診個案的偏鄉學校或小校,並沒有停課的必要,只要經學校防疫小組的討論,仍可採取實體授課,以符合各級學校的需求。

5月15日原報導

近幾日新冠肺炎疫情不斷升溫,有許多業者受到影響,無論是遭到指揮中心要求停業,或是顧客減少造成生意不佳,有些老闆因此要求直接放無薪假,讓員工無所適從。對此勞動局局長陳信瑜表示,因為疫情而產生減少工作的情形,建議勞資雙方可以先協議減班休息,並且透過網路通報,由勞動局來協助雙方爭取中央補助。

陳信瑜也提醒,減班休息期間的工資、工時都可以由雙方另行約定,但是雇主仍要注意雙方約定的薪水不可以低於基本工資,減班休息的協議也應該書面通報,以明確雙方權利義務。另外,如果受疫情影響,雇主有資遣勞工的必要,也應該要依法事先進行預告並且給予勞工資遣費。

雙北停課,家長一人可請防疫照顧假

另外,雙北市皆在今(17)日宣布高中以下學校明起停課,勞動局也指出,為避免「12歲以下」學童無人照顧,以及如有就讀高級中等(含高中、高職、五專、一、二、三年級)或國民中學而「持有身心障礙證明」之子女,有照顧需求,或是就讀短期補習班、幼兒園及兒童照顧服務中心等教育機構,幼童比照高級中等以下學校規定停課者,或家長自主替幼兒請假,而產生照顧子女需求者,家長其中1人可向雇主申請防疫照顧假。

根據規定,前述家長,包括父母、養父母、監護人或其他日常實際照顧兒童之人(如祖父母)。

另外,由於防疫照顧假不支薪,除申請防疫照顧假外,勞工亦得依現行各類人員所適用之請假規定以事假(或家庭照顧假)、休假或加班補休辦理。陳信瑜局長強調,各事業單位對所屬人員依前開規定所申請之各項假別,均應予准假,且不得影響考績或為其他不利處分。

而先一步宣布停課的國九、高三學生,因其照顧不適用防疫照顧假,如果家長仍有需求,可以申請家庭照顧假,全年以7日計算,而家庭照顧假薪資依事假規定,雇主可不給予薪資,但不可以因為勞工請「家庭照顧假」而視為缺勤,影響全勤獎金考績或其他不利處分。

陳信瑜還提到,現在雙北市,尤其是萬華區,是疫情比較嚴重的區域,雇主應該依指揮中心的企業指引,作好員工的健康管理,多多利用科技工具,員工如果有不舒服或是照顧家人的需求,都應該讓員工可以請假;如果雇主因為超前部署,要求勞工去進行篩檢或是自我隔離,都屬於可以歸責雇主的情形,應該要照給薪水,以免爭議。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #防疫應變措施
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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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