世界睡眠日來了！果粉們快打開 iPhone，這些程式、功能幫你安穩進入夢鄉|數位時代 BusinessNext

世界睡眠日來了！果粉們快打開 iPhone，這些程式、功能幫你安穩進入夢鄉

世界睡眠日訂旨在提醒人們對睡眠重視，並推廣睡眠對於大家健康及幸福的影響！事實上，現在有科技能幫助我們打造入睡環境，讓身心更放鬆，睡一場好覺！

iPhone「睡眠專注模式」與「夜覽」

在iOS 15中登場的「專注模式」，讓用戶能因應專注度需求，自訂通知與來電，而「睡眠專注模式」會過濾掉通知和電話，並向其他人送出示意用戶現在已開啟勿擾，只有被允許者的重要來電與通知推送可以直達用戶，其他推送都會在關閉「睡眠專注模式」時顯示。如透過iPhone閱讀或聽音樂有助入眠，「睡眠專注模式」內可自訂前往該app的捷徑。另外用戶透過啟動「夜覽模式」，容許 iPhone 根據時鐘與地理位置，在日落時自動將顯示器顏色轉換成偏暖色調，減低藍光對眼睛刺激，有助入睡。

Apple Music 上的催眠大師 Max Richter

音樂的本質就是發出聲響，感覺上與安靜矛盾，但以創作助眠音樂為志業的傳奇作曲家 Max Richter 打破既定觀念，在睡眠神經學專家 David Eagleman 協力下創作，2015年推出的了催眠神作《Sleep》。收錄30首變奏曲的《Sleep》總時長達8.5小時，看似誇張但剛好是良好睡眠標準；每分鐘40拍的慢節奏下，穿插多變樂音質感，比一般的 White Noise 音樂更具主題，但又有效引導聽眾入睡。

這套錄音於2022年以空間音訊重新製作，不僅讓每個絕美時刻更加動人，也完整保留了作品的療癒本質。除了《Sleep》外，更不要錯過《From Sleep》——精選作品裡最深刻的樂章的一小時精華版本。

除此之外，Apple Music上有專為紓壓、放鬆和入眠編製的舒眠歌單，自2019年疫情開始下播放次數節節上升，可以將Apple Music加入睡前放鬆的捷徑，在預計入睡的前半小時開始播放舒眠歌單，幫助身體和心理進入準備入睡的和緩狀態。

Apple Music 的舒緩與助眠熱門播放列表包括：

助眠之聲

愜意鋼琴

緩拍晚安曲

獨處音樂盒

今日流行輕鬆聽

不插電熱門曲目

今日弛放

純粹‧專注

愜意鋼琴

Apple Watch 睡眠追蹤

一般人都難以精準掌握睡眠數據，Apple Watch的「睡眠」 app 可幫助⽤戶每晚追蹤自己的睡眠狀態，Apple Watch運⽤內建的加速感應器，偵測呼吸等細微活動，綜合分辨入睡和甦醒狀態；每天早上，⽤戶即可於Apple Watch或iPhone的「健康」app查看睡眠分析圖，並了解⾃⼰過去⼀星期的睡眠狀況及其他健康數據。

以HomeKit佈置專屬睡眠場景

iPhone 有貼心的「夜覽」，而Apple用戶只要在家中安裝兼容適應性燈光功能（Adaptive lighting）的燈具，也能透過Siri幫家裡設定專屬的夜間放鬆模式，入夜後把燈具色調轉成暖色，上床時播放舒眠音樂，入睡時關燈等。除此之外，用戶也可透過Siri語音啟動睡眠計時器定時關閉音樂、設定鬧鐘響鈴時間。

責任編輯：傅珮晴

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。