現在可以出國嗎？疫情之下出差要注意什麼？|數位時代 BusinessNext

COVID-19 肆虐全球兩年多，不只常態性旅遊受阻連差旅市場也連帶被影響，我想許多人一定都想知道什麼時候能出國？視目前國際狀況而言，具體開放的時間會因各國政策有所不同。

各國邊界開放狀況

台灣將旅遊警示分為四級，分別是灰色－提醒注意、黃色－特別注意旅遊安全並檢討應否前往、橙色－避免非必要旅行、紅色－不宜前往，宜儘速離境。目前被列為灰色警戒的國家只有帛琉，其餘國家皆落在橙色、紅色警示範圍，建議在出國前先到外交部領事事務局網站查詢各國旅遊警戒分級，作為是否前往該國的依據。

目前各國出入境規定當中，幾乎都是以完成規定之隔離天數並採檢PCR為陰性才可入境，另外，有沒有施打過疫苗也是重要的指標之一。

由於台灣在防疫上表現優良，許多國家給予台灣人較寬鬆的入境標準，像是新加坡政府宣布自2021年8月8日起，出發前21天都待在臺灣的旅客，只需要在入境新加坡時，在機場進行核酸檢測（PCR)，若結果呈陰性，即可自由活動，不須執行14天的居家檢疫通知。

疫苗護照將成為未來商務交流重要憑證

隨著疫苗的普及，許多國家的疫情逐漸獲得控制，進入疫後新生活，各國政府也開始規劃有條件性的開放邊界，使各國商務往來能夠逐步回到正軌，而其中商務人士最關注的議題定是隔離天數，我認為疫苗護照將會是商務往來重要的一項憑證。

儘管目前國際社會對疫苗護照尚未達成共識，但此概念已經獲得許多國家認同，多數國家也認為疫苗護照是有助於全球經濟復甦的間接工具。疫情之下，疫苗護照能給予商務差旅者或旅客極大的便利性，在某些國家甚至可免除核酸檢測與漫長的隔離期，疫苗護照是重新讓跨境流動正常化的解方之一，未來或許有望發展出一套全球統一實施的標準。

疫情之下出差需要注意什麼

在病度變異之下，各國出入境規定也隨時跟著滾動式調整，在出差前夕一定要根據外交部的各國入境規範做好行前準備。

有些國家會需要提交入境前的PCR陰性檢測證明，以台灣人最常前往差旅的國家——日本為例，入境日本之旅客均須提交出發前72小時內之PCR陰性檢測證明，並於入境後接受採檢並居家檢疫14日，這些就需要在出差前事先做好安排。

雖然目前世界各國對於旅客入境都有一套相當嚴格的標準，但也都有特別給予商務旅客另外的入境辦法，大部分都是事先提交資料就可完成申請。

疫情期間出差，最好避免任何與陌生人不必要的接觸，才能保護自己降低染疫風險，這時就凸顯出數位工具的重要性，也再次驗證企業數位轉型的必要性。

現在市面上有很多數位工具可以幫助幫助企業更有效率的運營，像是遠距簽署、身份認證等，這些都可以幫助企業減少讓員工出差的必要。當碰到不得不出差的狀況時，也可以使用數位工具讓你的出差之旅更為便利，像是COMMEET提供豐富的差旅產品供消費者選擇，從住宿到交通的一切，都可以一站式地在站上完成，從此之後員工再也沒有代墊款惡夢、不用辛苦的收集發票，輕輕鬆鬆就能完成每趟差旅行程。

責任編輯：吳佩臻、陳建鈞

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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。」

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。