「科技漸成脫韁野馬,我們應多一點對人的關心」
「科技漸成脫韁野馬,我們應多一點對人的關心」
2001.01.01 | 人物

很少有學者像李家同一樣,資訊科技背景,但卻對整個地球資源、弱勢族群與人類文明走向,常常有語出驚人且發人深省的思考,
目前在暨南大學與清華大學兩地奔波的李家同,是國內演算法權威,在資訊科技上的鑽研也有相當成就。當他娓娓道出科技與文明發展的衝突時,經常引用研究數據或信手捻來的小故事,來說明科學家若缺乏對人類生活的關心,放任科技自由發展,將可能引發嚴重後果。
而對於台灣的科技產業,他則提出了不是「根留台灣」,而是應「深根台灣」的想法。認為沒有傳統產業,高科技產業不可能有所發展的李家同,在談話中道出他對所謂「高科技」的看法,認為即使像「光復饅頭」或是台灣的動畫產業,都可以稱為高科技,原因無他,答案便在於它們具備了高門檻、高經驗的特色。

Q:身為杏壇中人,您也熱衷於義工等社會服務工作,可否談談科技在弱勢族群中,可以扮演怎樣的角色?
A:我就拿英文教育做例子好了。
我常常教小孩子學英文,在英文教育上,我認為應該完全使用電腦。譬如拿教學生英文發音這件事情來說,對許多小孩來說非常困難,因為若小朋友家長不會英文,那小朋友一回去沒有人可以問很容易就忘記。但是如果他有電腦,Click一次就聽一次,再Click一下就又多聽一次,這樣子多聽下來,小朋友對英文就比較不怕。
但是可惜的是,大部分偏遠學校沒有這種設備,鄉下小孩子吃很大虧。所以我認為政府最好有一種魄力,應該讓每個學校不是只有一間電腦教室,而最好是大規模的、到處都是電腦教室。
如果這樣的話,學生上英文可以不用透過黑板,而是透過電腦來教學,我相信如此一來小朋友的英文會好很多;而且從另一方面來看,這樣做不但可擴大內需,還可以鼓勵許多教育性軟體的發展。
像我在靜宜大學時,就提出把國中教科書的內容放到電腦裡頭,學生只要Click那個字或那句話,聲音就會出來,那個軟體後來由靜宜大學資訊處發展出來,非常有用。所以政府應該多往這方面走,鼓勵大家使用電腦,也多製造一些好的軟體給小孩子用。
我說的小孩子,特別指得是鄉下小孩。城市小孩的父母,常常把他們送到補習班學很多東西,我也看到很多大城市從幼稚園就開始教英文,但鄉下小孩卻沒有這種資源,我常想如果這樣繼續下去的話,鄉下小孩真不知道要怎麼辦啊……所以我覺得使城鄉距離縮小,電腦可以幫很大的忙。
另外,像暨南大學多媒體英語教學的網站上(網址為english.csie.ncnu.edu.tw),若點選「作業觀摩」這個選項,裡面就記錄了我教英文的過程。學生作文我親自在網路上批改,而且批改的時候,聲音也都錄進去,我會告訴他們錯在什麼地方,這是過去做不到的。
過去老師往往覺得若每個錯誤都要寫下來,一個一個解釋,不勝其煩也不太可能,導致學生也不知道到底錯在什麼地方;但這個線上教學網站的好處,就可讓學生知道錯在什麼地方,而且學生可以用聽的,把錯誤原因聽得一清二楚,這就是明顯可以靠科技幫忙的例子。

Q:您在許多場合中,也經常提醒大家科技的負面影響,可以分享您的想法嗎?
A:我們都覺得台灣能有今天,是因為台灣過去發展高科技的緣故。的確,大家都重視科技,我也不會說科技不重要,但我覺得更應該看看,科技對人類到底有哪些負面影響。
第一個重要影響,就是科技讓我們的寶貴自然資源消失殆盡。
譬如我們看看石油到底能用多久?王永慶先生說能用43年,據我所知是41年,現在是公元2000年,若按照現今的石油使用速度,也就是說40多年後,我們的子孫就沒有石油可用。有個統計數字,美國人口只有全世界的4%,但他們所消耗的能源,卻佔全世界的40%,要把這個數字降下來,其實是很困難的。
再看一個例子。在海洋中,如果全世界都像我們一般吃魚的話,全球的魚類其實只足夠全世界人口吃一天而已,現在我們還可以若無其事地享受這些魚資源,是因為許多窮人吃不起,而我們卻完全沒有想到窮人權益的緣故。
第二個問題是污染問題,這個問題很多人不願意多談,因為談多了像聯電等公司就會不高興。舉個例子,大家都知道許多農作物會使用農藥,但這些裝農藥的罐子都跑到哪裡去了呢?我告訴大家其實這些都直接擺在家中的院子裡,所以現在在城市中,要找到一條乾淨的河流讓孩子游泳,幾乎可以說沒有。
第三個問題是貧富不均。1964年聯合國曾做過一個統計,收入在前20%的人,佔人類全體總收入的66%,收入為後20%的人,卻只佔人類總收入的2.2%而已,貧富比是30:1,而我們國家在這個比例上,則是4.6:1。
1994年聯合國又做了一次統計,20%有錢人的收入則佔全人類收入的83%,而後20%的人收入更低了,只有1.4%,貧富比變成60:1,所以那時聯合國就認為值得警惕了。到了1999年,這個比例變成70:1,我相信很快就會變成90:1。
光看貧富比例的不斷拉高還不準,應該還要看窮人收入是否是真正降低,而非相對降低。聯合國針對這個也有統計。現在,80%國家的人民收入,是真的比他們10年前還要低。所以窮人是明顯的愈來愈窮,而且是absolutely(絕對)的窮,這是很嚴重的問題。
聯合國有個溫飽線的統計,所謂溫飽線,就是一個人的生活費1美元,或是每人每天賺1美元,每年賺300多美元者,聯合國稱此為貧窮線。有多少人在聯合國所謂的貧窮線以下呢?答案是15億人,而在兩塊錢美元以下的,則有30億人。
第四個問題是軍備競賽。靜宜大學一年的預算是14億左右,而一架幻象飛機20億新台幣,所以一架幻象飛機比一所大學的預算還多。

Q:那對於旁大的軍備經費,您的看法如何呢?
A:中國大陸是一個經濟體非常大,實際上許多老百姓很窮的國家,但他們每年卻花許多錢在軍備競賽。美國國務院曾作了一個統計,說每年花在軍備競賽中有8400億美元,而其中有6000億被歐美用掉了,其中美國一個國家就用了4700億。
這裡我想區別的是,說到軍備競賽,政治家要負很大責任,但軍備競賽會這麼貴,科學家則要負很大責任。我就覺得很奇怪,現在電腦都一直降價,拼命打折,連免費電腦都出來了,為什麼這些軍備還要這麼貴呢?
另一個我認為很嚴重的事情,是攸關人類重大幸福的科技,愈來愈操縱在少數的資本家手裡,與生化科技相關的基因組計畫,就是一個例子。
人身上有10萬組以上的基因,但絕大多數基因,我們都不知道它們是有什麼作用。今天如果有人研究出某個基因能產生某種蛋白質,作用是什麼,其實是很大的貢獻;但滑稽的是,這些研究往往都是大公司所做,他們卻為這些申請專利,這造成的結果我們可以想像一下:若有一天你身體不舒服,去找醫生問可不可以檢查一下基因,醫生說對不起,我必須付某家公司一筆權利金後才可以檢查,這難道合理嗎?
基因並不是一個新發明,是大自然中原來就有的東西,這只是一個「新發現」而已,我們可以把這些發現據為己有嗎?以前居禮夫人發現鐳元素的時候,僅僅說鐳是自然界的東西,我只是發現了大自然的某種現象而已,只是在元素表中加上一個鐳,而唯一可以申請專利者,是「發現鐳的方法」,但現在愈來愈不一樣。
所以我認為科學無法享有專利,科技才可以享受專利,愈來愈多科學上的發明都成為專利,這是不對的。
在我看來,科技已漸漸成為脫韁野馬,科技到底有沒有主導權的議題,全世界的哲學家都在思考;也可以說,科技已帶領我們漸漸走向了一條不歸路。

Q:您剛剛提到了一些對中國的經濟環境的觀察。最近台灣興起了一股中國熱,您如何看待中國的經濟與產業發展呢?
A:談到中國問題,我常覺得我們有個有趣的現象,要不就把中國大陸形容得壞得不得了,要不然就是把中國大陸說成好得不得了。不相信我們看王永慶當著許多媒體,把大陸說得多偉大,形勢一片大好,但大陸窮人其實是非常非常多的。
許多人始終認為,只要大陸採取了自由經濟,一切問題就解決了,但是我認為這是錯誤的。中國大陸有13億人口,這麼大的一個國家,完全推行自由經濟是很不容易,13億人怎麼可能每個人都找到工作?過去沒有自由化時,可以強迫每個人都有一份工作;但一切都自由化後,真的有這麼多工作支撐這樣龐大的經濟體嗎?我其實是相當懷疑的。
講個數字,聽起來或許很難相信,但卻是千真萬確,是有關中國貧富差距的問題。
四川省重慶市人口有3千萬人,比台灣還多,但其中有360萬人每年的收入是在70美元以下。70美元,正位於聯合國所謂的的300美元「貧窮線」以下。
我再舉個例子。中國大陸有個小孩有先天性白內障,如果動雷射手術需500美金。雖然他10歲時就知道自己有這個病,但由於沒錢,從來沒看過醫生。直到他13歲時,才受到中國大陸一個慈善團體資助開始治療。為什麼?因為那裡大部分的人都沒有任何保險。
這小孩是住在什麼地方呢?其實離城市不遠,就住在離北京城40里路,但這地方只有10%的人,有任何一種形式的醫療保險,而整個大陸有99%的人沒有任何保險。所以我可以說大陸的貧富不均問題其實非常非常嚴重,將來會不會導致新的農民革命,我都覺得很難說。

Q:對於貧富不均的問題,難道沒有些什麼解決之道嗎?
A:在日本琉球,前些日子曾召開了一次八大工業國的領袖會議,這些工業國領袖們,最後也「裝模作樣」地要來討論一下「如何解除貧窮」的議題,結果最後的結論卻是「發展資訊工業,發展Internet」。
第二天《紐約時報》就發表了一篇文章,叫做「Why don't say eat Internet Cake?」這典故是出自一位古代皇帝,當時外頭發生暴動,他問什麼緣故,下面人回答說「They have no bread」,這位皇帝卻問「Why don't eat cake」,所以《紐約時報》就消遣這個會議結論,這是與中國的「何不食肉靡」,實在有異曲同工之妙。
今年11月時,全世界大資訊科技廠商也在西雅圖開會,開會目的也是說如何解救天下蒼生,最後結論也是發展什麼資訊工業等等。會議最後,請到的演講者是微軟的比爾‧蓋茲,結果蓋茲一來就把在場者罵了一頓,說當一個人1天只有1塊美元的時候,哪有辦法去發展資訊工業?到不如先思考如何醫治在非洲的3600萬愛滋病患。在我看來,最起碼蓋茲是沒有裝模作樣的。
這個新聞,在網站、《紐約時報》或倫敦《泰晤士報》等都有刊載,但我卻沒有在台灣任何媒體看見類似報導。所以我的感覺是,我們台灣似乎對蓋茲很有興趣,但是卻不希望他對貧富不均的問題有興趣;我們對自己沒有興趣的事,也希望別人沒興趣,似乎覺得蓋茲應該要跟我們一樣庸俗才可以。

Q:對於台灣的科技產業,您最大的感想是什麼?
A:現在網路股很慘,在我看來就是活該,因為他們就是沒有任何門檻,隨便什麼人都可以在網路上開店,這哪有什麼大學問可言呢?像一家網路玩具公司eToys,現在只剩下兩塊美元,剛好可以喝一杯咖啡,所以我想eToys大概可以說是支「咖啡股」了。
最近,好幾位中科院、中研院等教授都認為,台灣其實沒有高科技工業。我們的高科技,根非常淺,大部分都沒有掌握到關鍵性技術。
譬如台灣許多廠商買了機器設備與製程後,我們的工程師僅僅是把東西組合起來,讓這些東西能夠Work,這就牽涉到所謂關鍵性技術有沒有操之在我的問題。
還有一個觀察點,就是我們可以看,日本Sony公司是否把他們PS2裡面的晶片委託給台灣廠商做,就可以瞭解一些端倪。現在PS2裡面許多晶片,還是由日本自己生產或在美國設計。
現在大家都說「根留台灣」,但如果是「淺根」,留下來也只是會讓水土流失,所以我覺得這個口號應該要改成「深耕台灣」。產業的根淺,根移來移去還是沒多大用處,即使現在移到大陸去,但一段時間後,大陸的成本一定也會高起來,那時是不是又要移到其他地方?我們已經超出了靠淺根賺錢的時代,像這樣「頭痛醫頭、腳痛醫腳」是不行的,唯一出路,就是要使產業以研發為導向。
有些公司,在我看來是非常製造導向,像晶圓代工就是其中之一,我相信不久後,晶圓代工就會變成傳統產業。
而且我還要強調的是,我們常常講到傳統產業,就把機械也算進去。但大家想想看,如果沒有精密機械,何來半導體產業?我們所講的高科技產業,事實上許多都是建基在所謂的傳統產業上。我認為如果沒有傳統產業,高科技產業是不可能發展的。
現在許多人也在談什麼「知識經濟」,在我看來根本是鬼扯淡!如果非要我說什麼叫「知識經濟」的話,也許就只有「高門檻」這一句話,絕非只有通訊、生物科技才叫高科技,而是各行各業都有可能出現高科技,所以在我看來,「光復饅頭」也可以是高科技。

Q:那要怎麼樣才能達到高門檻呢?
A:我認為「高門檻」靠的就是「高經驗」,經驗多了,就會比人家厲害。
從教育方面來說,我認為學校教育要更重視「動手做」。我的意思並不是要教授放棄做研究,而是應該讓學生一面學理論,一面實作。
像我在清華大學電機系教書時,規定所有學生一定要有個動手做的計畫才能夠畢業,而這個動手做,不是「幫老師做實驗或做研究」,而是真正做一套東西出來,許多學生獲益很多。我認為整個國家都應該往這個方向走,把課程與實作連起來,而不是一個老師專門帶實驗,另一個老師專門負責教書。
另外一方面,現在大家還有個習慣,就是一看到新東西就很喜歡,都去追逐新的潮流;但我認為我們應該在同一個領域中,拼老命鑽研。
科技這東西很奇怪,你只要在裡面做了很久,別人就很難追得上,因為經驗都在腦子裡面。像日本YAMAHA電風琴技術就是一個很好的例子,他們努力了很久,幾乎獨家地掌握了把音樂與電子結合的技術,全世界的教堂,也紛紛採用他們的電子琴,雖然矽谷的人不認為電風琴技術是高科技,但是也沒有其他人趕得上YAMAHA這種高難度技術。
「光復饅頭」也是個好例子。他號稱他的饅頭配方是保密的,要買饅頭的人天天得排長龍,它每天賣到一定時間就不賣了,為什麼?在我認為,高科技就是一種「秘方」,是一種「智慧財產」,有許多小細節都在腦子裡頭,這個東西即使對方願意傳承,但其中還是有許多細節,是必須要靠經驗累積的。我還在台灣看到卡通動畫的製作,在我看來這同樣也是高門檻產業。動畫要怎麼畫出來才好玩,怎麼畫得讓蝌蚪游得非常可愛,這都帶有智力的成分在裡面。
我深深覺得,當全國只有它一個特別厲害時,這才是高門檻、高科技產業。

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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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