全球最大知識社群 年度聚會直擊
全球最大知識社群 年度聚會直擊
2007.09.01 | 科技

它是由全球無數志願學者、玩家、學生等有知識的人共同建築的。這些參與者被稱為維基百科社群。這種分享的精神傳遞,是靠著一年一度的維基媒體國際大會(Wikimania),在社群間持續不斷地被強化。而今年,這個盛會不在別的地方,正是在台灣、台北。此次台灣拿下維基媒體年會主辦權,不僅是台灣維基社群力量的展現,也讓全球看到活躍的亞洲新勢力。

今年8月3日至5日,全球98國、數百名維基人、網路高手及媒體,齊聚台北市劍潭活動中心,一連3天的維基媒體年會,熱鬧展開。連維基百科創辦人吉米.威爾斯(Jimmy Wales)都盛讚,這是他所參加過最為有秩序、準備最為充分的一次年會。

促成這個國際盛會在台灣發生的主要幕後推手包括:活動總籌鄧傑、志工總召許瑜真、議程總管理劉自強。他們帶領著數十個社群及百名志工,歷經了一年準備,終於讓這次的年會圓滿完成。各自懷抱著理想的他們,為台灣年輕人的國際之路寫下了歷史。現在,也讓我們追隨他們的足跡眼光,記錄這屬於亞洲,更屬於台灣的記憶及榮耀…… 

散布在世界各地的維基社群,就是建構維基百科的幕後功臣,藉著各地區的聚會,社群們自動自發訂定各種目標及規範。而其中最盛大、最鼓舞人心的,莫過於一年一度的維基媒體國際大會了。 

**DAY 1 
3   AUG. 2007  **

統籌總舵手  鄧傑 
年齡:30歲
正職工作:《聯合報》法務專員
籌備年會職務:中華民國維基媒體協會理事長,負責進度總籌     

09:00
忙碌的一天,2007國際維基年會在台北劍潭青年活動中心展開。活動總籌鄧傑(虎兒),在維基媒體基金會理事長德伍阿爾介紹下,起身接受與會者掌聲,這是全球維基人認識台灣的一刻。開幕演說結束後,虎兒開始巡迴整個會場,追蹤議場情況、確認講者位置,以及待命處理任何緊急事件。

12:30
今天重頭戲是中午的記者會,世界各地的媒體齊聚一堂,虎兒坐在維基百科創辦人吉米‧威爾斯(Jimmy Wales)身旁受訪。虎兒很有耐心地面對大小媒體蜂擁而至的連珠炮般提問,連午餐都沒時間吃,他臉上始終掛著微笑,分享維基年會首次在亞洲城市舉辦的甘苦談。   

17:00
年會第一天大致上很順利,除了一位引言人臨時找不到,讓虎兒緊急地聯絡志工找講者,有驚無險地找到他(後來發現他在另一場會議中聽講)。下午5點,所有人重新在演講廳集合,虎兒宣布隔天行程的異動,感謝所有與會者出席維基年會,關上大門後,第一天行程正式結束。

來自世界各地的維基人陸續報到,大廳掛上大型議程表,同一時段有四、五個議程進行中。此外,自由區的茶點源源不絕,成為交誼好地方。裝置藝術區也引起大家的興趣,有藝術家試圖捕捉傳送封包影像當中的遺漏,有人用數位的方式表現植物生長。   

**DAY 2 
4   AUG. 2007  **

志工輔導長  許瑜真
年齡:27歲
正職工作:Wikia網路社群專員
籌備年會職務:整合贊助資源及志工招募 

08:15
由許瑜真帶領的志工群,每天早上準時集合,小至會場布置,大至處理緊急事件,全都仰賴志工們的動員。而事前一次次的教育訓練,就是讓一切得以順利進行的重要準備。除了政府認證的志工基礎認知訓練課程之外,對維基的基礎認識也是教育重點,無形間也讓維基社群的影響力,向外擴張了不少。 

11:30
  一年一度的維基媒體國際大會,除了是維基社群的大事之外,更是全球媒體關注的焦點。會議進行過程中,籌辦團隊接受不少國際媒體的採訪,其中還包括《紐約時報》(The New York Times)及國際紀錄片公司,台灣年輕人的聲音也藉此傳送全球。

16:30
大會除了是維基社群的重要聚會,也讓不少仰賴維基軟體平台而衍生的商業公司,有了更多的交流互動機會,像許瑜真工作的Wikia就是其中之一。這些公司多半以「廣告」為主要獲利來源,也同樣信仰「開放內容」的維基精神。 

大會交誼廳就像個小型聯合國,可以看到來自世界各地的社群成員,還能夠接觸各種國際科技計畫,包括全球之聲(Global Voice Online)負責人麥金諾(Rebecca MacKinnon,左四)與百元電腦計畫(左一、右二)都是重要周邊參與者。     

**DAY 3 
5   AUG. 2007  **

議程指揮官  劉自強
年齡:32歲
正職工作:中央研究院資訊科學研究所專案經理
籌備年會職務:與議程委員會成員溝通,共同進行議程規劃 

09:15
負責2007維基年會議程的劉自強指出,本次議程主軸有三個:維基百科社群、開放內容、技術基礎,並且在他的努力下,才讓委員們接觸其中許多的中文論文。在活動當天,劉自強每天9點會向與會朋友簡介今日議程,接下來就是緊盯各講堂內議程情況。因此劉自強認識所有講師、了解所有議程特色,這些來自世界各地的講師只要遇到他,就會抓著他討論大小事。 

10:15
  伊藤穰一是閉幕日的重要嘉賓,劉自強負責他到場之後的演講事宜,敬業的伊藤到會場後隨即詢問劉自強,聽眾的國籍、年齡、有多少是維基客,以調整他接下來的演講內容。有趣的是,伊藤表示,他只吃沙拉和全麥麵包,雖然他很善意地說,他可到餐廳自己挑著吃,但其實大會餐飲沒什麼蔬菜可吃,讓劉自強和服務的志工傷了不少腦筋。 

16:30
一整天都沒坐下來的劉自強,到最後維基基金會的運作報告時,終於可以坐下。本次年會的核心人物除了虎兒、瑜真、自強之外,還有負責公關的筱如、接待與報名的多多,完成這次活動,他們都很興奮。劉自強表示,年會結束收到許多與會人士的回應,「基金會主席Florence就說,這次年會隨時隨地都有精采的議程,她很喜歡。」

2007維基年會動員相當多志工,且訓練有素,讓國外來的參與者印象深刻。創辦人吉米在最後的閉幕大會上說,希望今年到明年可在全球舉辦50個CC party(由維基百科與Creative Commons協力舉辦),繼續推廣開放內容。

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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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