台灣設計展「圈內人」心理測驗！12道題測出貓系、毒系？誰跟你相吸相剋？|數位時代 BusinessNext

台灣設計展「圈內人」心理測驗！12道題測出貓系、毒系？誰跟你相吸相剋？

2023台灣設計展在新北「O起來」將於10月登場，開展前夕先釋出了「圈內人集合」心理測驗，共有12道題目16種結果，一起來測驗看看跟你相吸相剋的屬性。

12 道題目決定你是哪個圈內人

測驗的剛開始便以一段話引導測驗者放鬆心情，一起踏入這次的體驗：「現在，你將開始一段旅程，深呼吸，放鬆下來，探索內心最原始的想法。」接著以 12 道題目，分別測驗你對不同的情境會產生的反應。其中幾題題目有些超現實、無厘頭，不過 2 擇 1 的選項，能快速的推進答題速度，以直覺選擇一個最符合當下心境的回答準沒錯。

16 種結果分析相吸相剋的屬性

隨 12 道問題回答結束，接著只要輸入暱稱，便可以得到自己的人格屬性的分析，而每一種結果都還會再列出各兩種相吸相剋的屬性，像是天性活潑的「火系圈」便和內心戲很多的「土系圈」相吸引，而就事論事的「鋼系圈」則和神秘的「水系圈」相剋，不過屬性中也有例外，像是難以捉摸的「貓系圈」竟和所有的屬性相吸相剋！你天生混哪圈？在目前的生活圈混得還好嗎？一起來測驗看看！

讓測驗結果替你說出內心話

「圈內人集合」心理測驗不只是體驗的介面療癒可愛，有趣的是，還特別列出每種屬性「內心表現」與「外在特徵」的分析結果，畢竟有時身在朋友圈或職場圈，難以直接說出自己的心裡話，既然如此，不妨就讓測驗結果幫你說。像是毒系圈的心裡話「重點？」、岩石圈的「又要改= = 」與草系圈的「（深呼吸）」是否完全呼應了平常內心在想的事（笑），其他也有比較正能量的光系圈「你開心我也開心」、土系圈的「世界由我拯救」⋯⋯，這份心測除了測驗屬性，另一方面或許也正反映出自己目前的身心狀態。

隨測驗完成便可以長按圖片儲存，分享給平常玩在一起的朋友、同事或家人，看看天生屬性是否相吸或相剋，這份心測另外還有留言牆的機制，可以從共同系圈或所有圈的留言中，尋找看看有沒有氣味相投的陌生人。當然心測的準度還是要依個人解讀，但若有時間不妨一起體驗看看，或許測驗結果能和朋友引起意想不到的討論！

【2023台灣設計展】圈內人集合！測測你是什麼屬性的人？
心理測驗連結：點此

本文授權轉載自：Shopping Design

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。