數位的台灣,會更強!
數位的台灣,會更強!
2000.07.01 | 人物

Q:您的專長在貿易和商務,來美國在台協會服務之前,也曾經在上海、東京和柏林等不同地區服務,經驗相當豐富。你怎麼看台灣近年經濟的發展?
A:這可以分三方面來看。
第一,台灣經濟復甦的力量很強勁。在九七年東南亞金融風暴之後,台灣經濟每年還維持4.5-6.5%的年成長率,受的影響很小。去年的九二一大地震,對台灣經濟的衝擊有限,而且台灣股市恢復很快,這一場地震對國內生產毛額(GDP)的影響不到0.2%。
台灣與中國大陸的經貿量也持續增加。今年以來,雖然總統大選使得兩岸處於緊張狀態,但兩岸間今年第一季的貿易量,仍然明顯成長,特別在資訊產業方面。表面上看,兩岸關係愈來愈糟,但是商業上卻帶來不同的訊息。我認為實質的金錢流動,是說明這一件事背後意義的較可靠指標。
第二,台灣正在加速政治民主化和產業自由化,對經濟發展很有助益。這兩項動作的意義,在於政府運作會愈來愈透明且負責(accountability),以及國營企業的私有化,以促進市場競爭。
對政府來說,決策過程將會趨向「去中心化」(decentralized),從中央政府轉向地方政府,一般民眾的聲音會受到更多重視。對國營企業來說,像中油、台電和中華電信,都將在2001年開始民營化。這些事情綜合起來,會促成一個更有活力的消費市場,帶動台灣經濟整體成長。
第三,加入世界貿易組織(WTO),這反映了台灣在市場自由化的努力。台灣已符合WTO標準。以資訊產業為例,台灣非常開放且重要,去年的九二一大地震,展示了台灣身為全球供應鍊中的重要角色。已經開始推動的固網計畫,將改善台灣的通訊基礎建設。類似像這樣的多項措施,推動台灣產生正向改變,而WTO正是支持這些改變。
加入WTO會使台灣的金融服務,以及醫師、律師和會計師等專業人才增加;開放菸、酒、汽車和零件進口,也使消費者有更多選擇,讓市場運作更有經濟效率。

Q:你覺得台灣產業未來成長的潛在機會在那裡?
A:台灣已是世界前二十大貿易國,每年出口的產品和服務更高達1200多億美金,排名全球第八。
以台灣科技業成長動力來看,未來加強研發和創新能力,會取得更多世界級的影響力。台灣的面積,大概是美國德拉瓦州再加上馬里蘭州的大小,但是卻出了不少世界級產業,非常特別。在電子業,台灣有十六項產品世界第一,其中的晶圓代工部份,台積電和聯電兩家公司合起來,就佔了全球大部份市場。
台灣已成全球產業分工體系重要的一員,而且進行全球整合的力量非常強,是許多以美國為基地的全球企業的重要區域夥伴。不只在製造方面,在整個大中華區市場的行銷方面,台灣也扮演重要角色。
台灣產業未來的挑戰,是本身也要走向全球性企業,特別是在電信、運輸和環保這些快速成長的領域。
隨著全世界進入腦力為主的知識產業,整體工作者的教育程度,是未來發展經濟的關鍵,知識資本會愈來愈重要。要建立這樣的環境,就有賴從法律規範、政治運作透明度和保障智慧財產權三方面下手。
長期來看,發展腦力相關的知識產業,會使整個社會逐漸成為一個有機組織,幫助政治的民主化,並進而加速經濟市場的自由化。
科技的發展,促成許多事情的改變,讓創新的節奏不斷加快,而網際網路更加速這些事情的發生。現在許多公司只在網路上存在,他們沒有店面、沒有資本,卻可以將產品賣到全世界,在過去是做不到的。
市場的競爭,驅使他們的規模必須愈來愈小,才能保有速度和彈性;但是另一方面,市場的全球化,又要求他們得有能力行銷到世界各地。所以對這些公司來說,就必須不斷和新的夥伴結盟,以取得市場和資源,迅速將新產品擴散到全世界各地。
而這些愈來愈多的新產品,將會變得更聰明而容易使用。以掃瞄器為例,內建的軟體提升了產品本身的價值。台灣正善用過去所累積的龐大而完整的電子業優勢,發展「崁入式」(embedded)軟體,直接安裝到硬體產品中。由於台灣在硬體業有很好的基礎,所以在embeded軟體上的機會非常好。

Q:許多人對運用腦力和資訊科技帶來的高速經濟成長感到好奇,以美國為例,經濟已連續九年正成長,而且還沒有慢下來的跡象,這是過去從未見過的。有人稱此為「新經濟」,你的看法呢?而台灣的機會在那裡?
A:借用彭博資訊(Bloomberg)創辦人Michael Bloomberg的說法,網路股和網路經濟是不同的,而網路股的衡量指標,也和傳統產業不同。如果你要拿網路經濟來類比,最適合的對象之一就是汽車工業。美國汽車工業在一九二○年代快速起飛,七十多年來這個產業不斷壯大,改變了整個運輸業,但這當中也有許多汽車業者變成犧牲者,十家可能只有一家成功。
每一個產業都有類似的發展過程,當年電力和電話出現時也是一樣,只是每一代的改變時間都更短,網路產業也會如此。
台灣的機會,還是在於法令和市場的自由化。一些組織,像美國聯邦通訊委員會FCC(Federal Communications Commission)的目的,就在於制定公平遊戲規則,並鼓勵科技創新。台灣的政府官員必須認知這種「鬆綁」(deregulatory)的模式,將有助於整體社會利益的極大化。政府也必須e化,提供更便民的e政府解決方案,包含遠距教學和遠距醫療等,建立一套保護原創智財、以科技創新為基礎的服務體系。

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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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