我沒有網址|數位時代 BusinessNext

一棟房子住上一陣，膩了或漏水或風水敗壞或鄰居有狗吠個不停或躲人，總找到一個捲舖蓋走人的理由。記不清搬了多少次，住址一直變，電話也一直變。一位幾年沒見的朋友輾轉要我的新電話，抱怨他的記事本有我十幾個號碼，不是打不通就是沒這個人，我說：「真是辛苦你了。」
我也沒有永久地址。
搭飛機填出入境表，永久地址一欄我習慣填馬來西亞，砂控越，古普下橫街9號，其實是我的出生地，也是租的。40年前，經營麵檔的父親在當時古普市最繁榮的中國城租下這間細長店屋的後半截，當做住家和製麵廠，前半截是別人家的籐器店，幾位潮洲阿伯每天　　叭叭編織籐簍畚箕。隔壁是叮叮噹噹敲個不停的打白鐵佬。我父親在打麵床邊（真的跟一張床一樣大）單腿騎在又長又粗的打麵棍來回壓著麵團也是終日嘎嘎地響。加上家家戶戶的真空管收音機，潮洲戲廣東大戲時代曲輪番震天價響，我一雙小耳朵可真是不得閒……。
後來父親在郊區買地蓋了屋，我家便搬離了下橫街9號。已經快30年的事了，這門牌卻老揮之不去。想起我唸小學的時候，南洋多雨，小孩上學總被吩咐帶著一把大桐油紙傘，擔心弄丟，大人便用紅漆在傘面寫斗大的姓名和住址，天真的以為撿到的人會按址奉還。於是下雨撐開傘，嗅到桐油味看見自已的名字和住址，變成記憶的烙痕。如今中國城已繁華褪盡、冷冷清清，下橫街9號人去樓空，斑剝的黑漆木門不知何故貼了一張封條。出入境表的永久地址我填了一個不再屬於我的地址，卻又永久地住著我的童年往事。
這幾年，參加大大小小各類影展，或四處找錢拍戲，飛來飛去，不同的城市，換旅館，常在一張陌生的床上驚醒，不知身在何處何時，飄泊地像沒有住址的流民。逐漸又發現，不再有人有興趣要你的電話和住址，都在問你的網址。原來現代人擁有一台電腦就擁有一個家；揹著一個家世界跑。
很羨慕這些人，一個個光鮮優雅，走進一塵不染的機場商務候機大廳，各佔一隅坐下，打開薄薄一片銀灰發亮的最新款筆記型電腦，神色自若，貝多芬似的手指彈動鍵盤，我猜想一定是在跟另一個星球的生物進行秘密交易或戀愛。他們從來不抬頭看人一眼。我喝著急速咖啡機沖出來的Espresso，靜待登機時刻，分外寂寞。
我沒有網址。
因為沒有電腦。不會用又不學。都說電腦愈來愈聰明，愈來愈懂人性，對我來說終究是個機器，我向來害怕機器，我的經驗所有我使用過的家庭電器不知怎的壽命都會縮短。我曾試著學開車，戰戰兢兢一路沒事，卻在泊車時踩錯油門把停在前面的車撞得彈得老遠，從此不相信自已的腳有辨識油門和煞車器的能力。倒是學會了駕馭50CC小綿羊，載李康生招來一頓譏笑，騎了幾年都沒進步，看見馬路坑洞還撞過去。電動玩具我也只會魔術方塊，很悶。
回頭講電腦。它真的可以幫我劇本寫比較快嗎？萬一劇本完稿了，我手指尖一個不小心按到不該按的地方，那……？或者它忽然染上什麼可怕的病毒……。真人真事。世紀末前，馬來西亞一處偏遠小鎮，一名老婦人花了一輩子的積蓄跟人買了一瓶吃了可以解「千禧蟲」病毒的藥。龜莫笑鱉沒尾，我與這名可愛、又可憐的老婦人相去不遠。追不上時代？還是生錯時代？

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。