疫後旅遊方式大不同！從深度走訪古城到夜宿海生館，旅遊業如何深化體驗？|數位時代 BusinessNext

疫後旅遊方式大不同！從深度走訪古城到夜宿海生館，旅遊業如何深化體驗？

經歷了兩年的疫情，旅遊業者飽受衝擊，而隨著各國逐漸鬆綁，旅客們憋了一年的旅遊慾望，似乎都已按耐不住，但疫情後的旅行習慣已和過去大不相同。

老爺酒店推出「老爺式旅行」路線，帶領旅人探索台灣

受到疫情影響，近年來國內旅遊發展達到新高峰，搭配社群媒體的推廣，國人對台灣旅行路線已相當熟稔。在人人都是「台灣通」的情況下，民眾也期待台灣旅行還能推出哪些新體驗？

老爺酒店集團憑藉深耕在地多年經驗，以及對每座城市歷史特色與文化的深刻了解，在旗下品牌所處的 6 座城市開發出12款兼具深度人文內涵、趣味與感動的「老爺式旅行」私房遊程，以獨特的城市觀點，引領旅人更自由探索台灣。

以北部旅遊入住新竹老爺酒店、暢遊三百年歷史的竹塹城為例，這個行程揮別一般人對新竹停留在科學園區的刻板印象，老爺式旅行推薦旅人從「新舊融合」角度認識新竹，跟著在地青年所組成的文化工作室，由新竹都城隍廟出發，先走訪百年中藥行鴻安堂，與年輕的第四代傳人學習調配四神湯藥包；再到老宅翻新的瓏之陶咖啡，在陶鍋烘焙的咖啡香氣中，感受老屋被賦予的新生命；同時前往赫赫珠寶，與年輕老闆聊傳統珠寶店「綁師傅」文化及近代珠寶產業故事；最後抵達新竹最古老的公有市場——東門市場，見證在青年活力與創意進駐後，老市場如何美麗再綻。

另外還有體驗在地人生活日常的基隆崁頂魚市場叫賣文化、台南善化神秘牛墟早市，充滿移居者色彩的台東寶桑老街等，老爺酒店要用全新且多元的旅行觀察角度，帶旅人深度認識城市中除了觀光景點以外的風采。

Xpark 強化場館體驗，借力科技、推出夜宿吸引遊客

2020 年都會型水生公園 Xpark 在台灣盛大開幕，但 2021 年遭逢台灣疫情擴散，導致來館人數驟降。「疫情對我們當然是造成了很大的衝擊，但光是埋怨不會讓事情好轉，於是我們決定將這個危機化為轉機。」台灣橫浜八景島股份有限公司 Xpark 董事長荒川潤說。

首先是讓 Xpark 走出場館，進入人們的生活中，像是推出參與型的企劃「想不起來的海洋圖鑑」，邀請全台喜歡大海的海洋咖來參與，在不上網或看書查找資料的前提之下，僅憑著腦海中的印象畫出海中生物速寫；另外也借力科技，階段性導入在日本動物園及水族館極具人氣的「LINNÉ LENS」App，民眾只須將手機放在生物前面掃描一下，就可以呈現生物的名字和詳細資訊；最特別的是 Xpark 讓館內企鵝走上街頭，變成紅綠燈號誌。

荒川潤指出，疫情加速了旅客從實體消費轉向體驗消費的移轉，因此為了強化體驗，Xpark也推出夜宿活動，在不同夜宿區域，有不同的體感溫度及可觀賞的生物與魚群。

顛覆以往對於夜宿海生館的難睡印象，「宿海奇遇 Blu Night」耗時2年進行睡眠測試、打造具有隔音及遮光效果的單人寢帳「宿曦小窩」，外型以Q版鯊魚設計，更有著如漂浮海平面的特製床墊，搭配眼前湛藍海洋，營造如睡在海洋中的氛圍。

「比起一直移動跑很多行程，消費者更在意在一個定點可以有多少體驗。」黃昭瑛這樣看待後疫情時代的旅遊，更融入社區的深度旅行，更精緻的體驗，或許是未來旅遊業者可以深耕的商機。

本文授權轉載自：FC未來商務

責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

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。