炸彈開花的以色列競爭力
炸彈開花的以色列競爭力
2002.02.01 | 人物

耶誕節前夕,我們幫總主筆王志仁和攝影副總編輯陳炳勳各買了5000萬保險,送他們到以色列;那時以色列境內自殺爆炸頻傳,他們帶著眾人的心驚肉跳出發,兩周後,他們帶回來這一期的封面故事──台灣近年對以色列科技產業最深入的報導。
他們描述:以色列境內風光明媚,炸彈客不見一位;但他們見識到以色列知識經濟實力,才真是令人心驚肉跳。
這個國家在Nasdaq上市的科技公司高達79家,數量僅次美國和加拿大,居世界第3;政府每支出100元就有24塊投資在教育、每1000個以色列人中就有140位科技工程師,雙雙排名世界第1。它在半導體、生物科技、軟體產業競爭力,除了美國,目前是打遍天下無敵手,而這些成就都在不到10年內完成。
回想10年前台灣正上演李登輝總統和外省籍大老的「山中傳奇」政爭,三千多日子裡,政治人物狂鬥瞎拼一場,形象清新的民進黨執政,終於證明台灣政府這10年空忙一場,由87歲到49歲的總統,無一不是玩原地打轉呼拉圈的高手;教育部長曾志朗下台,坦承沒來得及造就多少以色列式樣的工程師,自己倒是成了「終得死亡的『神鬼戰士』(Gladiator)」。

**最棒的商業化技術

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台灣政治夠爛,但民間企業卻表現夠絢爛。負責幫我們安排此次行程的以色列駐台經濟文化辦事處處長特維多(Danny Tvito)坦承:他之所以慨然安排《數位時代》的行程,是因為一大堆以色列公司想找台灣的合作夥伴,希望我們的報導成為觸媒,「我們有最棒的原創技術,但你們有最棒的商業化技術,」他說:「全世界中,以色列最看重台灣。」
科技商業化能力!真的是一語驚醒夢中人,在《數位時代》過去報導的台灣無數科技公司中,由威盛到鴻海、由聯發科技到遠見科技、松翰或敦陽,不都是做生意的高手嗎?雖然它們也有很好的技術水準,但它們為世界所看重的,卻是把科技結晶量產化的能力。
在這期的報導中,我們拜訪了未上市興櫃的股王驊訊,小型生物科技尖兵五鼎,擊敗鴻海搶下HP掃描器機殼訂單的宏易精密;也採訪了在全世界DRAM衰退浪潮中,力爭上游的各家台灣廠家,它們都是在「大量」中滾動出自己的競爭力,做全球生意的高手。你可以羨慕以色列人發明ICQ(前年被AOL收購)的無邊創意,但是論起做生意和科技服務,台灣是連以色列都想拉攏的夥伴,這可是稀有的驕傲。
同樣是創新,台北最近兩家大商場──晶華城與微風廣場的出現,帶領台灣進入了下世代的商場革命,由當年人擠人、追求坪效的Sogo商法,到運用輝煌空間、複式事件化行銷概念的價值型經營,我們看到台灣企業家求新突破的意志力。年過半百的沈慶京和剛滿30的廖鎮漢,都是帶著大夢想的再創業者,他們帶著《數位時代》工作者遊走樓面,興奮講述每一步苦腳印,不由得你不動容。不論往後晶華城與微風廣場能否完全成功,你可以確定將有更多創業家,會在他們的腳步上,繼續翻新台灣老舊的服務業。
度過大陸冷氣團低溫和彩券高熱的1月份,又是過年的時候了。今年將是台灣數位科技產業強勁復甦的一年;祝福所有讀者工作順利,心想事成,加油了!
當然,我們得向你討個紅包──趕快訂一年《數位時代》吧,接下來的幾期,將有炸彈開花般的特別企劃,以及深入中國科技腹地的一手報導,絕對是您壓歲錢的最佳歸宿!

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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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