不做選手改當教練，專業扮演企業策略推手|數位時代 BusinessNext

他不是董事長、也不是總經理，卻可以影響三家公司的發展方向，在公司組織編制裡，找不到他的名字，可是許多的執行案都有他運作的痕跡，自稱是企業隱形人的楊宜成，做的是企業策略顧問的工作。
42歲的楊宜成，原本是一家電子公司的副總經理，從副總經理到個人型策略顧問，是職場生涯中意外的轉彎。

**生命中的轉彎

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1992年，楊宜成頂著兩個美國知名大學的碩士學歷回國，正好碰上台灣企業界開始流行ISO認證風潮，楊宜成就這麼在電子檢驗中心做起ISO顧問，協助企業導入以及認證的工作，近5年的時間，楊宜成看過的工廠，大大小小超過200家，這不只幫助他看清各企業在組織及流程管理的問題，也讓他累積起一定的人脈。
1997年，正準備在深圳擴廠的亞源科技的老闆，力邀楊宜成加入，楊宜成記得，他帶著太太跑到深圳看工廠時，「我們兩個呆在那邊說不出話來，」他說，不只外觀陳舊，生產流程也大有問題，但楊宜成接受了這份工作，「顧問當久了，總是想親自操演一下。」
從廠房整理、生產線安排，楊宜成一步一步建立起應有的規模，每天從早上8點，一直工作到凌晨，一年裡有半年以上的時間在全球各地跑來跑去，整個人幾乎是賣給公司，可是，楊宜成也發現，做出成績的他，對於經營的想法，與老闆漸行漸遠，於是，他主動提出辭呈，離開付出極多心力的公司。楊宜成坦率地說，雖然是主動離開，但心情跟被fire差不多，「說穿了，就是不如老闆的意。」
離開後，楊宜成休息了個把個月，先回到驗證老本行，在一家外商公司當總經理，卻沒想到，許多因為生意往來朋友，反而紛紛跑來跟他交換企業經營的心得，並提出希望聘請進入公司，然而，在亞源的經驗，讓他深刻體會到，對於台灣多數白手起家的中小企業老闆，「能做的事，是引導他，而非改變他。」於是他決定嘗試以個人工作的型態，為不同的企業主，提供企業策略諮詢的服務。
「別看許多老闆平常總是一副神色若定的模樣，其實內心很孤單。」楊宜成說，近來公司上市上櫃資格放寬，上市相對容易，然而一旦上市，老闆背負著更高的期待，加上全球化的競爭壓力，很多企業主，很難再像過去一個人能掌控全局，這正好給了他發展的機會

**朋友是最好的起點

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個人工作者，最擔心的，就是案子從哪來，楊宜成選擇從會計事務所的朋友開始。會計事務所因為查帳的關係，對於企業經營狀況相當清楚，不時會有朋友找楊宜成吐吐苦水，楊宜成便把握這樣的機會，交換彼此意見，一方面了解企業現今遇到的狀況，而閒聊中的建議，自然會透過事務所的朋友，間接傳達給他們的客戶，「個人型工作者，最重要的就是口碑與人脈。」
楊宜成目前手中有3個主要客戶，都是屬於生產主被動電子元件的公司，選擇這個領域，除了與他本身背景相近，更重要的，「一個人精力有限，所以必須能夠將經驗快速移植，」他分析，電子元件公司的客戶端相同，基本的競爭狀況一樣，他要做的只是大架構下的個別調整。
不同於企管顧問公司，多半以專案的方式，楊宜成的角色，介於朋友與幕僚之間，他在客戶公司內掛名執行顧問，每週安排不同時間到不同公司上班，有時參與經營會議，有時則陪同老闆拜訪客戶，當然，也要聽老闆吐苦水，最近他就在幫一家企業解決兩岸分工架構的問題。
發展12生肖觀人術
做為顧問，除了企業管理、產業動態訊息的掌握，楊宜成很重視對人的認識，「企業很多問題的問題，歸結最後都是在人身上，」楊宜成說，顧問要做得好，溝通能力最重要，不只能取得客戶的信任，實際協助企業時，也才能清楚傳遞策略執行的要點，所以楊宜成每次與人碰面時，一定會細心留神對方的裝扮，並注意談論的話題，避免重覆，而且絕對不做筆記，「這樣才會全心地注意對方所發出的每一個訊息。」
他還發展出一套所謂的12生肖觀人術，依照生肖動物的特質將人分類，比如說虎相的人，相對霸氣，談話中就必須讓他有當王的感覺，楊宜成說，企業主能把人事搞定，讓溝通順暢，很多問題都可以迎刃而解。
因為想事情總是從風險角度出發，楊宜成自認不適合需要大膽的創業之路，比較適合當專業經理人，卻沒想到有一天會變成專業工作的銀領階級，職場的大轉彎，讓他的薪水比以前多了一倍，過去疏於經營的親子關係，也獲得改善，雖然不確定這條路會走多久，但楊宜成找回了專業經理人的價值與驕傲。

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。