梁山泊來的IPO2
梁山泊來的IPO2
2000.08.01 | 科技

很少看到一家電子商務諮詢育成公司(incubator),像IPO2(www.ipo2.com.tw,中文名稱為創業的諧音「創曄」)般有平民化的質樸。
沒有光鮮亮麗的公司裝潢,也沒有盛大的成立記者會,與其他電子商務諮詢公司相較,面對生澀的創業新手,希望引領創業者由零步向IPO(初次公開掛牌上市)的IPO2,「朋友味」似乎更濃郁些。
今年3月才成立,5月才拿到公司統一發票編號的IPO2,今年上半年,已在台北科技大樓舉辦了十餘場演講,每場都幾乎吸引了近百人參加;而針對育成對象舉辦的「網路精英會」的小型座談,也透過更精緻的交流,希望讓創業者在輕鬆環境中,觀摩學習。

**從沙龍裡飄出的咖啡香開始

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而這股平民味,得從嗜咖啡的Arthur,以及Arthur's Friend的沙龍說起。
目前擔任IPO2公司營運長,人稱Arthur的蘇彥豪回憶,四年前當他還是中正大學電訊傳播研究所學生時,便跟隨國科會研究案,南征北討訪問國內初萌芽的BBS站,也因此認識許多涉足網路領域的先驅。
以此為原點,加上蘇彥豪喜歡交朋友的個性,Arthur's Friend的規模也越來越大,每隔一兩個禮拜,便聚集在蘇彥豪家中客廳,喝咖啡、論網路、談經營心得。直到去年底,這群年約三十歲,來自創投、媒體、網站負責人、以及歷經創業「慘痛經驗」等各方好漢,目睹整個網路事業的風起雲湧,也不禁躍躍欲試,決定以公司型態,正式成立電子商務諮詢公司。

**IPO2的梁山泊精神

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從客廳裡的經驗分享,到正式組成公司,目前是台大商研所博士班學生的合夥人之一施百俊,曾提出「梁山泊」的經營概念,形成IPO2營運過程中獨特的經營風格。
IPO2採取類似律師或會計師事務所「合夥制精神」,在股權設計上,雖然曾有投資者曾表示願一口氣投注300萬,但IPO2卻限定每人投資額上限為50萬;只要有能力成為合夥人,就能跟其他人平起平坐,享受相同權利,沒有先來後到之分。
目前這群「入夥」的兄弟們多達16位,從行銷、組織、技術、財務等各層面的關係幾乎都安排了窗口。
在技術上,曾邀請過去於MIT媒體研究室任職的合夥人,與創業者一同分享WAP最新發展技術與商機;在資金面,經手30件以上網路企業融資案,最輝煌紀錄是曾只憑十頁說明書,便於一周內募集3千萬美金的好手,來與創業者分享撰寫營運計劃的經驗;而寫過26本書,曾任博客來網路書店行銷主管,6月初出任IPO2執行副總的合夥人賓志剛,更提供許多組織與管理點子給創業者,也著手累積IPO2的人才庫與知識庫。

**從水滸傳中找尋經營答案

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人才四面八方而來,但如何形成共識的經營策略,考驗著這個具有網路實驗精神團隊。雖然每位合夥人各有十八般武藝,但從一群網路資深者聚義到公司成立,「過程中卻不盡順心,於是我開始想What's wrong,試著重新到水滸傳裏找答案,」在IPO2定期發送的「網路商機先鋒報」,施百俊曾深有所感地如此描述。
自言水滸傳來回看過三遍以上的施百俊指出,梁山泊上有108條好漢,但大家數得出名字的不到十個,像及時雨宋江、豹子頭林沖、智多星無用、花和尚魯智深等,「但若只有這十個好漢,梁山泊也成不了梁山泊,」他說。
施百俊舉例,許多人或許沒聽過「鼓上蚤」(代表隨時會被打扁)時遷,也對「白日鼠」(代表一無是處)孫勝沒有印象,甚至還有一位宋江的小弟宋清,當別人打得轟轟烈烈時,他默默在廚房為大家煮飯燒水,當大家受招安封爵時,他悄悄回鄉奉養老父,「成就事業,我們需要更多的宋清、時遷。」
儘管如此,這群團隊從4月份正式營運開始,三個月下來實際深入的案子近50件。針對這些前來諮詢的團隊,蘇彥豪統計,大體來說仍以資金的需求最高,其次則為營運計劃書撰寫,也有團隊希望IPO2能幫助他們開拓新客戶。
如一群帶著幾近發展完成的網站社群互動技術,遠從南台灣北上組成奇虎公司的技術團隊成員劉仲欽便說,鑽研網路技術十餘年,但對於公司策略、增資以及產品未來發展性等,奇虎則都交給IPO2規劃,「IPO2提醒我們產品可有哪些新應用方向,也幫我們朝入口網站等大公司牽線,」這位才22歲上下的年輕小夥子如是說。
在一位友人眼中,IPO2中的每個人單獨站出來都相當厲害,若能讓公司產生一加一大於二的團隊綜效,未來發展值得留意。但無論如何,曾發下「路見不平一聲吼,風風火火闖九州」豪語的IPO2,要如何透過此聚義之地,打造一個梁山泊般,大肚能容、也能帶平民百姓闖蕩創業江湖的園地,不妨拭目以待!

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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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