曹啟泰把1億6千萬的負債變成資產
曹啟泰把1億6千萬的負債變成資產
2002.10.15 |

你30多歲的時候在做什麼?有人30多歲時,整整5年都在還債。面對人生的挫折與低潮,有人選擇當個悲觀的宿命論者;有人與厄運搏鬥,向命運安排說No。
20歲出頭就跨入演藝圈,主持過〈連環泡〉、〈雙星報喜〉、〈好彩頭〉等知名節目的曹啟泰,無疑是後者,他選擇用樂觀的態度,面對人生中的難關。

「樂觀會讓人闖禍,但也會救人一命,」曹啟泰手上夾著三五香煙,悠悠地吐了一口氣說。樂觀的天性,曾經讓年少有成的曹啟泰,狠狠的摔了一大跤,卻也是他跌到谷底時的復原力。

15年前,當時24歲的曹啟泰,娶了比他大10歲的知名女演員夏玲玲,許多人用放大鏡檢視這對轟動一時老少配,期待能找到這樁婚姻中的哀怨、無奈與後悔。沒想到,曹啟泰卻將結婚心得寫成《結婚真好!》,這本書不但打破外界無妄的猜測與預期,還出乎曹啟泰意料之外,造成轟動與暢銷。

5年軋票趕三點半的日子

主持事業順遂、婚姻幸福、作品成為暢銷書,30歲的曹啟泰,開始進行樂觀且大膽的事業擴張。這段期間,曹啟泰開辦了《結婚報報》雜誌、廣播節目〈和台北結婚〉、伉儷珠寶工作室……等,一連串與結婚相關的「婚姻大業」。跨入陌生事業領域的結果,是以大賠1億多、負債5000萬收場,這場婚姻大業,合計總共讓曹啟泰付出了1億6千萬的代價。

負債累累加上主持界新人輩出,收入減少使得資金週轉不易。在1995年至1999年整整5年,曹啟泰每天過著軋票趕三點半的日子,今天300萬、明天700萬、後天450萬,最高紀錄曾經一天軋過1400萬支票。還錢沒有病假,這5年中,即使重感冒、半臉麻痺、靠止痛藥硬撐,他卻從來沒有逃避,「那時站在陽台,家人最怕我就這樣跳下去,」曹啟泰雖說得坦然,卻也心疼家人當時的擔憂。

讓曹啟泰跌倒的樂觀個性,在他黑暗的還債期卻拉了他一把。「樂觀是我最大的財富,不管碰到任何事,我相信我一定可以過,」曹啟泰說。面對相同的難關,悲觀的人會想,這樣的日子還要過多久?曹啟泰當時則想:「一天1400萬都過了,我怎麼可能死在今天這幾百萬?」

每天軋票的日子,終於在1999年結束,但曹啟泰說:「債還完,手邊也沒什麼節目,突然間,我起床後竟然沒有事情要做,真要命!」5年來,日以繼夜拼命追趕他的1億6千萬,像突然放手一般消失了,面對未來,曹啟泰卻一下子完全沒有概念。當時,一位朋友送給他一張「台北—紐約」的來回機票,他便背起簡單的衣物、一台DV、一台iBook、筆記本、護照和皮夾,展開一段為期3週的自我療傷之旅。

他將從台北到紐約的機票拆開,第一站先落腳在美國西岸的洛杉磯,隨後行跡踏遍洛杉磯、紐約、克里夫蘭等城市,這趟完全放空的旅程「就好比車子壞了,一定是停車檢查,」曹啟泰說。讓自己完全停擺,不趕下一個通告,不急著入睡,不忙著出門,曹啟泰讓自己徹底放鬆,他可以花3個小時找旅館、整天待在圖書館、在中央公園對著一棵樹發呆一下午,或是排隊整個早上,只為買一張百老匯的門票。

將自己的人生再想過一遍

像時鐘停擺的生活節奏,使他暫時抽離過去的日子,重新檢視自己的人生。「這段旅程的感覺,就好像帶著自己的右臉去自殺,」一路上用DV自拍,畫面上都看到自己的右臉,曹啟泰於是這樣形容終結過去的心情。

「寫作以及格言化的人生,在此時幫了我大忙,」他說,這3個星期的美國旅行,小時候背過的許多名言諺語,如「天將降大任於斯人也…」、「天無絕人之路」之類的句子,不斷被他用來鼓勵自己,此外,他也不斷把心情寫成塗鴉的短句,譬如,「小腳指的用處是什麼?你的用處呢?」「不曾揮霍的人怎懂滿足?」等等,不斷釋放情緒,也不斷重新調整人生的座標。

這段自我治療的旅程,讓曹啟泰一點一滴的把自信、自尊、價值觀找回來,慢慢拼湊出一個完整的自己,將35歲前後的人生想過一遍,問自己當時到底怎麼了?「說笑話的人,最怕哭不出來,」總是帶給人歡樂的他,說出當時的心情。

如今,走過了人生的低潮,曹啟泰又恢復了往日神采,在新加坡主持〈百萬大贏家〉大受歡迎,還投資了「百萬冰」事業,因此得到了一個「曹百萬」的綽號。

回首逝去的30多歲,說笑逗趣慣的曹啟泰,即使復原了也不免感慨,「我的青春小鳥一樣不回來……,」他自顧自地唱起曹式青春追想曲。「有人選擇在滑坡道上滑行或爬行,安安穩穩的,但這不是我要的人生,」雖然可惜用了5年青春還債,但對於過往的人生經歷,曹啟泰仍然願意再走一次。

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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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