老衙門挑戰 數位新未來
老衙門挑戰 數位新未來
2000.03.01 | 科技

台視、中視、華視三家早期成立的無線電視台,印象中,不是所謂的省營、黨營、軍系機構,就是制度僵化的大衙門,很難想像會有什麼驚天動的企業改造發生。
年初,美國線上(AOL)與時代華納(Time Warner)合併的消息還在被熱烈討論,此地卻傳來中視與最近在NASDAQ掛牌的和信超媒體合作的消息。當大家把注意力從太平洋彼岸拉回台灣,這才發現,「中國電視公司」現在可是「中視媒體集團」,當年的衙門形象,早已開始積極變身,成為當紅的「通訊網路媒體概念股」,近兩年來,中視轉投資的事業,包括華彩軟體、固網團隊「新世紀資通」,加上做寬頻多媒體及加密技術等相關公司,無不是眼前炙手可熱的當紅炸子雞。相對其他仍在舊世界中蝸步的無線電視台,中視顯然有在數位新世界中奪標的企圖心。
「中視有成功的機會,是因為他們有個太激進的董事長,因為她的激進,在網路時代的前進速度中,才有成功可能,」與中視關係密切的華彩軟體總經理賴毓敏說。許多業內人士認為,中視能把腳步放快,和中視董事長鄭淑敏有絕對的關係。

**中視轉型的關鍵人物

**
鄭淑敏廣泛接觸各種新媒體、新技術可能帶來的機會,除了成立九家子公司外,轉投資的十家公司,多是有助於中視轉型,跨入通訊、軟體、網路產業的新助力。如投資華彩軟體,是希望未來中視的「內容」,可以在遊戲軟體、電影、電視、網路等各種通路有不同的呈現方式,同時華彩網路集團也是中視跨入網際網路領域的重要媒婆。
鄭淑敏對跨業轉型的積極,令許多人瞠目。很多投資案都是她向這些相對的「小公司」毛遂自薦,使對方相信中視可以帶來的貢獻和誠意──包括廣告的曝光、跨媒體的合作、技術和頻寬的優勢等等,許多公司聽了她的分析,竟願意在增資即將結案時,還特地挪出股份給她。
為了改變中視黨營事業及公務員的體質,鄭淑敏採取「地方包圍中央」的策略,上任三年多,從中視獨立出九個子公司,並把原來中視的員工調到子公司,採盈虧自負制,讓他們直接接受市場利潤的考驗。

**舊瓶裝新酒

**
要把中視母公司脫胎換骨並不容易,年輕人領導人一旦浸淫在傳統電視台的文化中,改革企圖心的夭折機會很大。鄭淑敏以轉投資和成立子公司的方式,一方面加快集團轉型速度,一方面也讓母公司漸漸萎縮,成為控股公司形態,在不造成「革命式的破壞」下,迅速達到體質轉換的目的。
中視走出傳統媒體的格局,首先是利用電視台不可或缺的技術人力,作為開拓新事業的切入點。網路通訊時代,電視台的範疇不必局限於做節目、賣廣告,過去用無線微波傳送電視節目到每個家庭,現在也可以利用新技術,用同樣管道傳送各式各樣的資訊。
目睹科技改變許多事物原本的可能性,鄭淑敏強調:「網路時代,工程部和新聞部與節目部一樣重要;不只是個支援單位。」鄭淑敏找了位副理把部門帶出中視,成為研發新媒體通訊技術的子公司——中視資訊科技,不但運作可以靈活,技術人才募集也容易;中視資訊科技去年就與精業公司合作,利用無線傳輸股市即時資訊。
中視投資處理電腦動畫的「太極影音」,又與和信超媒體合資,成立轉換電視節目內容成為網路互動寬頻內容的飆網科技;一個接一個的動作,從開始討論到決定,幾乎都是一、兩個月內完成;中視延伸觸角的方式是「講求速度、講求廣度」。

**上市,讓中視動起來

**去年八月於股市掛牌,成為台灣第一家上市媒體,也是中視轉型的重要里程碑。鄭淑敏就明白表示,中視缺的不是錢,是企業前進的動力,上市後,資本市場的反應與壓力,恰是解決中視內部滯礙的最佳良方,讓中視能夠動起來、走出去。
中視內員工的平均教育水準都在專科以上,三分之一以上更是受過大學教育的專業人才,但平均年齡高達四十五歲,如何讓這些人才願意踏出中視,在外為中視打天下,鄭淑敏說:「我可是費盡喉舌,使勁說服他們:『你辦得到的,試試看吧!』。」
跨業經營雖走出現有格局,但「媒體製作」仍是從傳統媒體出身的中視最大的利基與核心能力。能夠推出像《非常男女》《還珠格格》這類廣受男女老少歡迎的節目,電視台表現了她對大眾好惡的精確掌握能力,這也是傳統媒體與新興網路企業的合流中,最具優勢的利基。
中視將華文影音的內容製作視為企業未來的核心事業。同時提出數位化、跨業化及國際化的前進標竿。在中國的佈局,除了銷售節目外,也利用中國當地人才與研究團隊創造「合製」華文內容的模式。

**瞄準華文影音市場

**
中視成立的「衛星」公司包括中時和木喬合組成立的雙中傳播,除了從事節目製作發行,也打算作為影視人才的培育機構;和大陸尋奇節目製作公司合資的大中國際多媒體,不僅是未來錄製中國大陸記錄影片的傳播公司,更預備將這些報導素材轉化成大陸旅遊網站的重要內容;至於中視現有的新聞部和節目部,也將成為獨立運作的內容製作子公司。
網路出現,對已經三○歲的中視來說,是危機,也是轉機。霸菱亞太通訊媒體基金董事雷倩分析,網路從專業使用者邁向大眾化、商業化的過程中,原本最熟悉大眾消費市場的傳統媒體,有其優勢與利基,他們最懂得如何經營「大眾」,但卻缺乏網路的「另一半」專業。美國三大電視網紛紛成立創投,與網路搭上線,便是最明顯的例子。雷倩也認為,鄭淑敏帶領下的中視有其優勢,但未來能不能快速吸取網際網路的專業經驗,轉化為新時代所需的新形式,將是最大的挑戰。

往下滑看下一篇文章
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓