十三位業餘專家,推動偏遠部落e化
十三位業餘專家,推動偏遠部落e化
2008.03.01 | 科技

一百萬,可能是每個人都立下過的最初理財目標,但對由李金玲、莊淑鈞、倪行健等十三個年輕人所組成的豐盛生命團隊(Life abundance,簡稱LA17)來說,則是一個為世界服務的基礎。「我覺得應該可以為這些孩子做些什麼,」在台灣創意中心服務的李金鈴,本身是虔誠的教徒,一直希望透過一些作為,讓自己及世界變得更好,因此她利用工作之餘參加了生命成長課程。在一次課堂上,老師要求學員要做些能夠「服務世界」的工作,「如果只是要完成要求,去育幼院探訪一天就可以達成,但這樣並不能改變什麼,」李金鈴說。

就在這時,她讀到《數位時代》第一四四期封面故事〈高山上的希望工程〉,報導台灣封閉在數位荒原中的兒童、婦女、老年人或偏鄉居民,不懂得電腦與網路,無法透過數位工具與世界接軌,「我的心被打動了!」李金鈴將這個提案跟同班同學分享,獲得極大的回應。國中老師、行銷企劃、工程師與捷運副站長等這些來自各行各業的上班族,決定在兩個月內募款新台幣一百萬元,採購新電腦設備,不讓原住民兒童因為數位落差,因而輸在起跑點。

有熱情,更有方法

目標確定,所有成員立刻依照專長分工。擔任企劃師的李金玲立刻寫好活動計畫書,在會計事務所上班的莊淑鈞負責管財務,團隊並分成文宣推廣、團隊服務與募款義賣三組。「光有熱情是不夠的,還要清楚怎麼找到需要幫助的對象,」李金鈴他們找上經驗豐富的台灣喜福會,以便和有需求的單位接軌。

在白天忙碌的工作之餘,這群志工仍然撥空頻繁地開會,「甚至為了討論,都換了網內互打免費的手機,」當時一邊工作一邊就讀研究所李金鈴說,大家儘管都有著付出的決心,「最難的還是溝通,每個人對細節的意見都不一樣。」但靠著彼此的信任、反覆的意見交流,讓這個非正式組織的團體,終能渡過辛苦的籌備期。

要募款,第一步當然從自己開始,接下來則擴展到親朋好友。

「平常以為大家都很冷漠,但經過這次活動才發現,其實大多數人都很有心,只是不知道要如何付出,」在倚天電腦工作的倪行健說。光靠親友小額贊助,很難在短期內達到設定目標,這群坐慣辦公室的志工,挑戰自己的能力,鼓起勇氣走上街頭募款。

「現在回想起來,這簡直是個不可能的任務,」秀氣、說起話來十分溫柔的大直國中老師蔡幸娟回憶,她當時在街頭佇立了一整個小時,才終於突破心房,喊出聲音,請路人捐助他們的計畫。平常在課堂上揮灑自如的蔡幸娟,談起這段經歷,還是難掩一陣羞澀。

低潮後的奇蹟

儘管每個成員都盡了全力,連採購電腦的廠商都被他們的愛心感動,主動多贈送網路攝影機等產品,但預定完成時間迫在眉睫,募到的款項卻離目標還有很大的差距,這讓每個人都陷入低潮。「雖然很灰心,但我們沒有想要放棄,」倪行健表示。LA17仍然照原訂計畫到宜蘭縣大同鄉寒溪村進行團隊服務,順便探勘電腦教室。所有成員號召親朋好友,共募集了近百人到寒溪做志工,除了安裝電腦硬體,還有網路設定等工作,也幫忙照顧獨居老人。

原住民小朋友的笑靨,給了LA17繼續努力的動力。

而回到台北,募款的進度也有了好消息。在力晶擔任工程師的朱百炫,獲得公司的支持,獲得大筆捐款。結案時甚至超過了原定目標一百萬元,讓電腦設備可以陸續增加到雲林縣的口湖後厝村、花蓮縣萬榮鄉等地。曾在世界展望會服務三十多年的喜福會秘書長傅蜀冀表示:「我看過無數志工,大多是學校、企業等有組織的,很難得像他們這樣臨時成軍,又有這麼有目標和持續力。」

李金鈴說,就階段性任務來看,LA17已經達成當初的目標。然而這些工作只是起點,不是終點,有了硬體設備,下一步是要讓偏遠地區也有人會教電腦、維護,甚至是培訓部落的電腦教師。但她也坦言,這些工作不是單靠LA17這樣臨時成軍的團體可以完成,需要更多非營利組織的熱心與串連,才能真正替部落創造出更多的機會與可能。

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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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