讀哲學、念佛經更愛寵物不囉唆
讀哲學、念佛經更愛寵物不囉唆
2001.03.01 |

工作成就感
Q:如果不是藝人,最想做什麼工作?
A:動物園管理員。

Q:現在的工作中可以得到什麼樣的樂趣?
A:把一件作品完成之後的成就感。感受到一件事被完成的滿足感覺。

Q:目前為止工作上最大的成就感?
A:不管是演搶匪、黑道、特務,觀眾都喜歡我的作品與演出。

**身世之謎
**Q:請問你學會的第一種語言是?
A:台語,從小在家裡聽媽媽講。

Q:會說5種語言是家庭、學校、還是自學呢?
A:台語從小在家裡就會講;國語是在家裡與生活中逐漸學會;日語在家裡自然講,也在學校學;英文是在學校學;廣東話是到香港以後,因為工作關係才會說。

Q:你都用哪一種語言思考?
A:我會把問題轉換成圖像,用畫面思考。

Q:求學過程和不同國籍的同學相處,有哪些印象深刻或有趣的經驗?
A:很多很多,記不得了。

Q:這樣豐富的成長環境,對你現在的工作有什麼幫助?
A:多少有幫助。由台灣出生,又唸日僑學校、美國學校,讓我對語言文化的接受度比較高,也更能適應不同環境。

Q:你覺得你比較像台灣人還是日本人?
A:有時候像台灣人,有時候也像日本人,說不上來。

佛教信仰
Q:身為忙碌的工作者,工作地區也不限一地,如何排解壓力?
A:打電玩。

Q:聽說你喜歡閱讀佛學與哲學書籍,是什麼樣的機會下開始接觸?
A:一開始是聽朋友提過,我覺得很有興趣,於是就主動接觸,感覺還不錯,可以說是巧合與緣分吧。

Q:接觸這個領域有哪些收穫?
A:黑白想、胡思亂想,可以幫助我的思緒從不同的角度來思考事情。

Q:你是佛教徒嗎?
A:Kind of.雖然我很相信佛教的精神與信念,但是佛教徒許多教條與規章,我都沒有遵守,所以也不能完全說是佛教徒。

Q:聽說你曾經遠赴印度拜佛,談談此行的經驗與感想?
A:啊,一言難盡,這不是語言文字能解釋清楚的。

喜歡與動物相處
Q:曾經養過寵物嗎?
A:鳥、狗、蛇。記得我曾經用小盒子把一隻小蛇帶到同學家,結果小蛇竟然跑掉了,我只好空手回去。

Q:為什麼喜歡和動物相處?
A:因為牠們從不囉唆。

Q:和朋友出去的時候都從事哪些活動?
A:聊天吧。其實我也不能隨便出門,我不喜歡被人家指指點點。

Q:你會經常覺得孤獨嗎?
A:會啊。

數位生活
Q:你最常逛哪些網站?
A:大部分都是game的網站,還有fans幫我架的網站。我會仔細看討論區的留言,不過不會回信。

Q:喜歡逛秋葉原嗎?
A:喜歡,但是沒有前幾年這麼常逛。身為公眾人物,總是不能隨興。

Q:最喜歡買哪些科技產品?
A:各式各樣的電腦。

Q:花最多錢買過的一項科技產品?
A:也是電腦。

Q:最喜歡的電腦遊戲?
A:《鬼武者》和連線遊戲《Ultima Online》。

Q:你現在用什麼牌子的手機?
A:易利信。

Q:你用PDA嗎?
A:有。

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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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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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