後區塊鏈時代來臨!新媒體《Web3 Plus》職缺一次看
後區塊鏈時代來臨!新媒體《Web3 Plus》職缺一次看
2022.11.01 | 區塊鏈

世界迎來「後區塊鏈時代」,從投資人、企業,甚至一般上班族都開始關注NFT(非同質化代幣)、加密貨幣等應用,商業模式、行銷工具甚至是組織治理的規則,都將有新樣貌。

世界已經不一樣了,未來10年,從各產業到工作者,都跟以區塊鏈為基礎的下一代網路——Web3脫不了關係。

正是在這樣的背景下,《數位時代》將在2023年一月推出區塊鏈媒體品牌《Web3 Plus》,讓讀者用最低的門檻、最少的時間,深入淺出認識區塊鏈趨勢及產業動態,提供所有人入門Web3世界的一站式學習服務。

在這個關鍵時刻,我們需要更多對Web3趨勢有熱情的你,一起加入團隊!

根據104銀行統計,區塊鏈產業平均每月的工作數,從2020年的373個,增加到2022年的1,158個,年成長105%,而新聞媒體、社群經營在產業當中將扮演關鍵角色。

《Web3 Plus》團隊特色

  • 開放式辦公室: 辦公室採無固定座位設計,同仁可自行選擇喜愛座位辦公,還能跟巨思媒體集團(數位時代、經理人、Shopping Design、創業小聚)旗下品牌同事交流。
  • 採混合工作模式(Hybrid Work): 除了部門重要會議、討論,每周可隨機選擇數日遠距辦公,採彈性打卡制度,不必每天進辦公室。
  • 平等、開放的編輯台: 《Web3 Plus》是《數位時代》的內部創業品牌,團隊組成年輕、開放,人人都有平等的發言權,任何瘋狂的題目、採訪,都有可能實現。
  • 豐沛的產業資源: 巨思媒體集團旗下包含《數位時代》、《創業小聚》等品牌,擁有豐沛的新創、產業社群鏈結,做題目、辦活動、邀約採訪皆有多元資源。
web3
《數位時代》將在2023年一月推出區塊鏈媒體品牌《Web3 Plus》,邀請您一起加入團隊。
圖/ shutterstock

Web3 Plus 採訪編輯(記者)

無論是星巴克(Starbucks)透過NFT經營會員,或是德國純網銀N26開放加密貨幣交易功能,這些資訊都需要經由新聞媒體的消化,以清楚、直白的方式分享給讀者。

作為Web3 Plus採訪編輯,不單是知識的傳遞者,同時也在定義歷史與產業的樣貌。

除了可以接觸到國際上第一手的趨勢資訊,還能夠親自採訪國內外各大區塊鏈產業領袖;新聞表達的方式也不僅限於文字,圖表新聞、Podcast採訪、線上直播,甚至未來更多好玩的事情,你也都能夠參與。

【工作內容】

  • 新聞採訪、寫作: 掌握國內外Web3(區塊鏈、元宇宙、加密貨幣、NFT、DeFi)產業脈動,並進行追蹤採訪,將素材撰寫成邏輯通順、清楚易懂、兼具深度的新聞報導。
  • 外電編譯: 篩選重要Web3外電議題,編寫成邏輯通順、清楚易懂的新聞報導。
  • 企劃新聞專題: 從新聞事件中,挖掘值得深入探討的議題,並規劃專題架構,與團隊合作完成報導。
  • Podcast節目企劃: 參與Podcast節目企劃與主持、撰寫腳本訪綱、邀約來賓、節目錄製。
  • 新聞圖表製作: 將新聞概念、數字,整理成清楚易懂的圖表。
  • 專欄作家聯繫: 與專欄作家群討論選題、切角,並協助文稿編輯與下標。

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Web3 Plus
圖/ 陳映辰製圖

Web3 Plus 社群編輯

新聞媒體透過社群媒體擴散內容,已經是行之有年的做法,但權力集中的科技巨頭,控制了流量分配的遊戲規則,在Web3的世界,「社群」概念尤其重要。

作為Web3 Plus 社群編輯,可以用Web3的全新思維經營社群,你將如同一座橋樑,搭起我們與各大Discord、Telegram、Twitter社群的關係。除了從社群裡挖掘趨勢議題,也能透過我們的報導刺激討論,甚至發NFT與讀者互動。

工作的想像不止於此,參與Podcast製作、主持、直播也通通都歡迎,只要你願意跟我們一起做好玩、有挑戰的所有新嘗試。

【工作內容】

  • 內容品質把關: 負責網站內容下標、編輯、圖文整合及排程。
  • 社群經營: 經營、管理社群平台(如:Discord、Twitter、Telegram、Facebook、Instagram);參與線下社群活動。
  • 成效追蹤: 社群平台數據分析、成效追蹤。
  • 議題掌握: 追蹤社群、產業熱門議題,並與團隊合作更新、優化新聞內容。
  • 外電編譯: 篩選重要Web3外電議題,編寫成邏輯通順、清楚易懂的新聞報導。
  • Podcast節目企劃: 參與Podcast節目企劃與主持、撰寫腳本訪綱、邀約來賓、節目錄製。

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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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