只要夠臥虎藏龍,不必害怕英雄
只要夠臥虎藏龍,不必害怕英雄
2003.02.01 |

1992年美國商務部正式宣布把Internet民用化,算是數位時代的開端,那時剛好也是電腦由大型主機正式向PC過渡的轉捩點,Intel在x86架構下開啟CPU運算速度的衝刺。有了強力的「位元」計算機器,做生意的人紛紛把自己的工作數位化,變成0和1的位元,讓電腦來提高效率;有了無遠弗屆的Internet「封包傳輸」(packet switch)技術,每一部電腦、每一家公司都可以連在一起。
電腦的位元運算+Internet的IP封包,後來成為IT(資訊科技)的技術核心。「你IT了嗎?」,是矽谷灑向全世界的一句令人緊張無比的問候語。

**忙著「數位化」卻忽略了「時代化」

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到去年,數位時代過了第一個10週歲生日,你可以說:這段日子過得和台灣的8年教改差不多,曾經有煥然一新的興奮,但也有更深的「白老鼠」式痛苦。
仔細回想,這也難怪,這十年來我們都忙著做「數位化」,而太少時間去想怎麼樣「時代化」。
數位化是急著把我們的資訊變成位元,把位元連向別的電腦;而時代化則是思考這些位元要做什麼事?彼此連在一起,是只為了開香檳而已,還是真的要來結婚?
把過去十年拆解來看,那些我們恆常不太留意的「時代化」milestone是什麼?先摸熟了數位化後了的時代地圖,我們才有可能抓住當下的方向。慶幸的是,由十年到去年,發展還可真十分精采。
第一個,可說是「金融市場大一統」。原本分散在各國和各區域的貨幣市場、資本市場、期貨市場,都變成了一個市場;沒錯,也許你會說它們都還在本國當地運作,但你其實很清楚:這全世界近35兆的資金全部依據美國市場來波動。而且正因為IT科技太聰明,金融家可以用它來設計「買賣未來」的產品,把未來的價值變成現在的現金,這使得市場變成了比實際交易金額還大的超級機器,輕易就可以把霸菱銀行搞垮、讓亞洲吹起風暴、還整倒3位諾貝爾經濟學獎得主。這個大市場去年直接驅動了台灣的金融改革,金控成立,銀行開始用力打消呆帳,許多銀行老闆謙虛的說要洗心革面;而不管是現金卡還是白金卡,你都知道:銀行的服務奇蹟似地變好了。
第二個則是「中國的出現」,成為世界的製造工廠。這點我們台灣很清楚,不必多說。第三個是「無盡通貨緊縮」,價格循環殺戮,除了中東的石油、哥倫比亞的古柯鹼和台灣立法委員的薪水,沒有一樣東西有資格漲價。
第四個是「世代的汰舊換新加速」,必須用雲霄飛車來追趕。世界連在一起,老年人是難以跟世界共鳴的,不是他們不願意,而是他們天生少了世界一家的寰宇感,柯林頓、布萊爾、陳水扁能當選總統,年輕人的選票是大關鍵。而年輕人在網路社會中形成的那種「想像的共同體」,無疑是驅動青年集結、轉向、叛變的有力平台。這樣的淘汰賽,在企業界也屢見不鮮,大家不妨回憶一下兩位五年級CEO辜仲諒和嚴凱泰去年的表現,就可知這個時代是如何用「壓縮式的啟蒙」(compressed enlightenment ),讓年輕人在5個華爾茲舞步內,就變作成熟領導人。
第五個地景,是數位硬體企業退位,時代感的企業登場,成為推動經濟成長的動力。舉例來說,去年中華汽車一年賺65億,但全台灣半導體工業加起來只賺40億出頭,而就在3年前,這些明星球員還曾經賺了1500億呢。有人說這是景氣的因素,其實錯了,是時代的因素。當全球有工業的地方都已經裝上電腦和網路,數位企業要成長就不能再靠撐飽的市場,頂多只能如郭台銘的鴻海,用掠奪弱者來驅動自己的茁壯,但遺憾的是,像郭台銘的老闆,畢竟只有他自己。

**對努力做好生意的人是公平的

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但是有時代感的企業,是可以用多端變化、彈性適中的數位化,來達到時代化的目的。中華汽車嵌入到中國,美國Wal-Mart扳倒第二名的K-Mart,靠的可不是路由器和IT重裝甲,而是再深邃得不得了的市場心理學。我們上期雜誌報導的聯強國際,則是「用全力以赴的聰明,做好平凡的事」,這些平凡事無一不架構在由客戶、市場、價格每天的動態平衡上。
看完去年,數位退色、時代登場,其實對努力做好生意的人是公平的。但今年會怎樣?
我們敢說,時代感的企業還是會如日中天,而「數位的企業」則得趕快學著變成「時代的企業」。這中間所有的關鍵,都是人才,企業裡面還在做製造的工程師,遲早都得到大陸,而不願去大陸的,得人人是史蒂芬史匹柏才行。1月底《Newsweek》日文版就以10頁的篇幅報導Sony的世紀計畫,老闆出井伸之著急的企圖,是趕快把陶醉在Walkman餘暉裡的新力,變成數位內容(digital content)的公司。這可是大工程,因為這也就意味未來10年內,我們所熟悉的那些古板的日本人,全都得換成小室哲哉那類人。除了Sony的轉變,我們還看到Samsung急著去頂替Sony的位子,而台灣的BenQ,則想挑戰Samsung目前的角色——雖然距離仍不免遙遠。這種角色的替代更新,都是企業體察時代後,對自己命運的深刻體認和行動。
有了這個時代的背景,台灣工作者是不必怎麼害怕中國挑戰的。中國雖然經濟起飛,人才輩出,來勢也洶洶,但正如數位化和時代化的不同,做生意起初靠的是邏輯、中段得靠管理、高段得靠那種「澎湃人心的創意」。由這個標準看,中國有很強的IT人才,但短期內不會有傑出的商人,在中期內更不會有小室哲哉型的製作人(producer),有何可怕?
電影《英雄》和《臥虎藏龍》的比較,就是好例子,台灣出身的李安,是一個用影像說故事的文化商人,而張藝謀則是一個用影像作畫的浮世畫家,《英雄》看起來是一連串得獎廣告影片的大剪輯,美則美矣,可就是不像個故事。這不是中國的錯,因為他們沒有足夠的自由空氣和時間,來孕育活潑、善體人意而又能運籌生意的人才。台灣不只李安,看看寫〈黑色柳丁〉的那個陶吉吉,最近以上億的價碼轉換東家,這可不因為他是偶像歌手,而是個製作人哦。
結論是:我們將看到各種各樣的producer,出現在接下來的時代裡。這就是數位時代的處境。

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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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