從心所欲不逾矩,震旦行創造辦公室未來觀
從心所欲不逾矩,震旦行創造辦公室未來觀
2002.11.01 | 科技

窗外一派藍天白雲,震旦行辦公家具事業部總經理李中光一把摔入德國進口的工作椅,用力起臥來示範它的貼身與柔軟,「百業蕭條,專業經理人心情不能蕭條,」他說。
震旦家具這座落成不到一個月的新展場,正面面向松山機場起降跑道,一架架737像飛鳥一樣,一天來回300多次,留下道道弧線。450坪的玻璃帷幕辦公空間,大片採光外加一家正式Coffee Shop,讓初來的訪客無不羨慕,但也不禁投下好奇的疑問:「不是不景氣嗎?這樣的投資能回本嗎?」
對李中光來說,他承認這是一個冒險,但「不冒險卻看來是更大的風險」。由信義路老總部搬到新家,震旦行希望透過「擬真辦公室」的陳列,讓客戶和設計師真實感受「一間好好規劃的辦公室,如何能激動人心」。說擬真,可不是說著玩的,李中光和他的7位主管級同事,就真的在裡頭上班,他的辦公桌、會議桌和招牌Wilkhahn牛皮工作椅,都是由過去用了6年的老大樓辦公室搬來,「耐用,經得起歲月折騰,就是震旦的賣點,」小平頭的他咧嘴笑道:「我的辦公設備就是見證。」而為了更擬真,震旦還在玻璃轉角處吊了兩座鞦韆,只要是客戶公司老闆來參觀,李中光總會邀他們實地去盪一盪。
在台灣辦公家具市場上,老牌的優美家具長期佔據龍頭位置,年營收18.2億的震旦行直到去年才趕上優美,成為國內市場第一名。雖說當了老大,李中光可一點都沒有「江湖老大」的喜悅,「流血競爭太激烈了,」他指出:「光是去年中信局的政府機關採購價格,就被殺了整整40%。」舉凡政府辦公家具採購,一律透過中信局統一招標,政府訂立一樣的尺寸式樣規格,卻沒有辦法依品質來分別計價,致使一堆小廠拉低整體採購標價,讓過去政府單位採購金額曾佔到營收3成的震旦行大大吃不消。
傳統的經營法則備受挑戰,震旦家具一步步試著找新路子,期望在左衝右闖下開創新局。第一步,就是「區隔消費者」,把單單只考慮「預算」的客戶移開,全力主攻能夠感受「好設備可以提升生產力」的客戶。李中光碰到專程來參觀的客戶,總不忘邀請他們只要企業有活動,都可來這借場地,除了現場具備震旦自有、進口品牌的辦公和會議家具,與明基電通(BenQ)合作架設的數位化電子設備(由無線區域網路到液晶、電漿、投影顯示器)一應俱全,「台灣不是沒這樣的老闆,只是沒受到刺激而已,」總經理李中光指出,最近就有一家電子公司,願意花1500萬元台幣買700張員工座椅。
其次,則是和日本共榮(Kioei)合作開發出更符合新職場需求的辦公家具,做台灣趨勢的領導者。過去10年隨著企業工作內容的彈性化和效率化,辦公家具其實也必須跟著做調整,例如企業常常混合「功能」(部門)和「任務」(專案)組織而形成的矩陣式管理,就常常需要拆卸與組裝辦公家具,此時家具的零件就必須設計成「共用式」的構件(例如用在椅子上的螺絲,也可用在櫃子),在結構上也必須方便快速拆解,而色調和顏色則必須在大多數環境中皆能使用。震旦和共榮合作的大甲一萬坪鋼製品工廠以及其他2座鋁製、板類工廠,如今主力都在大結構體的生產,零件和組件則分包給外包工廠,居間串聯的則是震旦和日本共榮的研發團隊,「這樣的model,震旦可是在台灣遙遙領先,」醉心辦公家具、中年還去攻讀了個交大應用設計碩士學位的總經理室特別助理鄭正雄指出。此外,震旦也運用在開發和製造上累積的彈性生產能力,與美國設計公司結合,互惠設計、生產一系列「大師品牌」的新辦公家具,期許在「品牌」和「設計」雙管齊下的模式中,掌握新潮概念的客戶群。就在10月中,震旦行就和曾任飛利浦(Philips)設計顧問與Knoll家具首席設計師的美國費斯壯(Dale Fhnstrohm)與麥考伊(Mike McCoy)合作,召開「FOTO」(Future Office, Team Office)系列辦公家具的發表會,這套由ABS塑料材質和可移動屏風、可收納椅櫃、多功能吊架組成的套裝辦公家具,瞄準著「機動」、「時髦」、「活潑」性格的中小型客戶而來,費斯壯和麥考伊負責設計,台灣震旦行則負責把設計圖實際製作成成品,開發完成後,台灣震旦行擁有台灣市場的銷售權,這是我們開拓全球市場的第一步,」鄭正雄指出。
走出震旦辦公家具的「震旦City」大樓,你會記得飛機、電漿電視、好喝的咖啡、鞦韆?還是舒服倚靠的椅子、修長的桌子、隨處可拖動的事務櫃(外側有一個投信口)?也許都是,也許部份是;但你肯定的是:多麼想忘掉自己現在的辦公室。「和一位員工因不愉快工作而流失的的薪水相較,辦公家具的成本其實是最低的,」李中光總經理提醒。

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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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