【圖解】全球「數位遊牧適合度」排行出爐！台灣第12名獲亞洲第一，背後原因何在？|數位時代 BusinessNext

遊牧者的應許之地在歐洲

在數位遊牧報告中，排名前10的國家除了第8名的加拿大外，其餘全是歐洲國家，因此歐洲毫無疑問是數位遊牧民前段班。前三名依序是西班牙、荷蘭、挪威。

報告指出，歐洲在這份報告中表現如此突出，反映了歐洲各國積極吸引高級人才的現況。特別是歐洲多個國家都面臨高齡化、勞動力短缺的情況，預計2050年時65歲以上人口將接近1.3億人。

該報告指出，西班牙是報告裡的65個國家地區中，最歡迎數位遊牧民的國家，也是唯三開放以數位遊牧名義民申請公民身分的國家之一；排名第二的荷蘭同樣也開放，不過生活成本較高，以及僅開放特定國家的申請者申請數位遊牧居留。

至於第三個開放申請公民的國家為捷克，在榜單中排名第13。

台灣意外獲「亞洲第一」

至於台灣，則在這數位遊牧指數榜單上排名第12，是亞洲各國中排名最高者，超越了第16名的日本。台灣在2018年就推出了針對外籍數位遊牧民、自由業者的就業金卡，將工作許可、居留簽證、外僑居留證及重入國許可四合一，提供最長3年的期限。

據就業金卡官網，自2018年起有效就業金卡數達6,960張，申請者來自全球101個國家。 Global Citizen Solutions指出，就業金卡申辦容易，對外國工作者特別有吸引力，不過這項計畫不提供永久居留的途徑，想待超過3年的工作者需要申請其他簽證。

依照報告中的細項排名來看，台灣主要在簽證好處、生活品質、技術與創新三個面向處於前段班，分別有著第5、18、13名，不過在簽證費用、包含生活成本、工作空間成本的經濟領域排名較後，只有55及56名。

數位遊牧民，多是「美國科技男」

這份報告也描述了數位遊牧民的大致輪廓。科技相關職業是數位遊牧民的大宗，有27%是網路或軟體開發者、12%是新創創辦人，即使是行銷或創意領域的職業，也與科技密切相關。

數位遊牧民當中，男性以82%占了絕大多數，並且99%都是Y世代（1980、1990年代出生）或Z世代（1990年代後期出生）。而以國家來看的話，美國幾乎占了數位遊牧民來源的一半，有45%的人都來自美國。收入方面，超過79%的數位遊牧民年薪在5萬美元以上，並有2%人士年薪超過100萬美元。

數位遊牧的趨勢在近年快速成長，Global Citizen Solutions表示，各國若想吸引數位遊牧民，就需要制定更友善的稅收及居留制度，同時也需要加碼投資網路、共享辦公空間等基礎設施，建立更適宜數位遊牧民工作的技術環境。

數位遊牧的概念最早來自於前日立執行長牧本次雄1997年出版的《遊牧上班族：數位時代的新生活工作方式》，書中想像了當數位科技越來越進步，人們將可以不受辦公空間拘束遠距工作，各國也會積極爭奪這些高技能人才，而近年的疫情使得這股浪潮正式爆發。

責任編輯：李先泰

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。