股市導師深耕新聞夢想
股市導師深耕新聞夢想
2001.02.01 | 科技

從熱愛政治,和陳文茜、吳乃仁等人創辦黨外雜誌,轉向投資理財領域,苦力自修的謝金河,利用大量閱讀,迅速熟悉股市環境,再讓這些知識,產生價值,幫他做判斷,持續努力下的結果,使他永遠沒有被淘汰的機會。

**一路窮追猛打

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謝金河一旦決定要做的事情,一定窮追猛打。他回憶不順遂的求學經驗說,小時候讀鄉下學校,家庭作業總是敷衍了事,後來念斗六振興中學,功課也都是早自習才寫,隨便應付,考試老是考不好,一次數學考三十幾分,被老師打到手都腫起來,回到家裡父親問他怎麼了,他只好騙父親說是跌倒,後來謝金河狠下心來急起直追,爾後考上師大附中,最後進入政大企管系就讀。
大學時代,謝金河一心想從政,雖然念的是企管,但是額外修許多政治系的課,如果老師上課無聊的話,謝金河就會跑去讀書館看報紙,「早上去看到晚上,不管大小標題、或內容,每一份報紙都看得爐火純青,日積月累下,開始對新聞工作產生興趣,」當時的《政大自強報》、《政大青年》,謝金河都有參與編輯,「也許念大學時已經注定這一條路。」
謝金河的求學階段有三個重要轉捩點,第一次是在師大附中時,因為成績優異,可以直接保送師大,卻不假思索地放棄,另一次是依父親心願,去考中央警察學校,考上卻沒去報到,第三次是高普考分發到海關權證關區,卻不願當公務人員,再次棄權。
「我一生都選擇我喜歡做的事情。」謝金河說,人生最有趣的部分,就是摸索,已經確定的事情,他都不予理會,但是不可知的部分,就充滿探險性格,所以不論是當老師、警察或是公務員,共通點都是「只要一天是老師,就終生是老師」,所以他決定到雜誌社工作。
1981年謝金河退伍,當時黨外雜誌風起雲湧,卻也是白色恐怖高張的時期。因為不想給家人帶來困擾和壓力,所以謝金河隱姓埋名,在幕後和吳乃仁、邱義仁、陳文茜一起辦黨外雜誌,他笑說是自己膽子比較小,所以和政治漸行漸遠,如果當時他沒放棄,現在有可能已經是立法委員,或是代表民進黨回鄉參選雲林縣長。
後來《財訊》看上謝金河在《環球經濟》上發表的文章,覺得他跟《財訊》氣味相合,就力邀謝金河加入。當時只有兩三個人工作,他最大的專長是編刊物,而非股市分析,可是每次出去採訪,受訪者都問他股票,他不懂所以不答,別人卻都以為謝金河故意不回答,久而久之,謝金河覺得《財訊》畢竟是股票刊物,假如不懂股市,以後發展的空間可能有限,才開始下定決心瞭解股市。

**從新手到專家

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從股市新手,到今日眾人眼中的投資理財專家,謝金河發揮堅持與毅力,苦讀自修。當年他一面在財訊工作,一面讀政大東亞所,但是課暇午後,他就躲進政大社會資料中心,從1962年起的《經濟日報》打開來讀,一路讀到1986年,整整花一年時間,才把股市的過去與現在接連起來。
謝金河認為,那一年帶給他的幫助很大,對產業來龍去脈的熟知,讓他的分析判斷更加準確。他自豪地說,「雖然我的年紀不大,對台灣股票市場的瞭解卻非常資深。」再加上他對政治的敏感度,謝金河從1989年起,在《財訊快報》每日一篇的股市專欄,很快博得廣大迴響。
謝金河說,「我一生都在做知識的經營,而知識經營,就是把知識轉換為賺錢的力量。」他進一步解釋,買股票不能人云亦云,如果把股票當成賭博,它是唯一可以透過研究努力,提高獲勝機率。先把功課做好,再上場打戰,內心會比較踏實,不會恐懼。
他說,與其把時間拿來看小說,讀完內心激盪不已,可是感覺過了就算,但是同樣的時間拿來念投資理財的書,看完還會有實質的回報,是立竿見影的事,一方面可以充實知識,另一方面創造財富。
到現在為止,謝金河很少把自己視為投資專家,他對自己永遠的定位叫做「新聞工作者」。即使每天排滿演講、上節目等緊湊行程,謝金河每天還是要看完台灣、香港等地的10份報紙,緊抓產業趨勢,即便環境越劣,謝金河卻因持續累積新知,而在灰澀氣氛中越顯光亮!

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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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