轉入創投,續推綠色革命
轉入創投,續推綠色革命
2008.01.01 |

美國前副總統高爾(Al Gore),除了曾是美國總統候選人、奧斯卡金像獎得主、諾貝爾和平獎得主之外,最近又多了「創投家」這個新身分。近來高爾宣布以合夥人的身分,投入矽谷著名創投公司KPCB,主要負責在綠色與環保領域中,尋找投資標的。

投資替代性能源
「對矽谷的創投而言,資訊領域新創公司的投資報酬率已經大幅下滑,該是尋找新領域的時候了,」《財星》(Fortune)雜誌指出。KPCB從八○年代以來,擁有一連串傲人的投資紀錄,包括康柏電腦、網景、賽門鐵克、昇陽電腦、亞馬遜書店、Google、社群網站Friendster等著名公司的初期投資,幾乎直接參與、見證了過去近三十年來的資訊與網路革命。

過去,主導KPCB在資訊與網路領域這一連串成功投資案的合夥人杜爾(John Doerr),是高爾多年老友。除了高爾加入KPCB之外,杜爾也以顧問身分,加入由高爾在三年前與高盛資產管理(Goldman Sachs Asset Management)執行長布拉德(David Blood)共同創辦的「世代創投」,兩家創投將共同分享投資機會的資訊。除了世代創投的十億美元外,KPCB預估二○○九年以前,將投資約六億美元的資金在各種替代性燃料、再生能源、水資源、新能源引擎、資源回收等各種綠色科技上。目前KPCB已投資超過二.七億美元在二十六家綠色科技的新創公司,例如燃料電池廠商Bloom Energy、太陽能廠商Miasole。
「尋找綠色革命中的網景,」杜爾指出,綠色革命將是繼網路之後,下個改變商業世界的重要力量,一如當年他所主導投資的網路瀏覽器廠商網景,在一九九五年股票成功上市之後,將網路推上了財經世界的主角。
KPCB不是第一個、也不是唯一看好綠色科技的創投公司。但《財星》進一步指出,在全球擁有廣泛知名度的高爾,長期政治生涯中,已累積出熟練操作公眾議題的能力,結合擁有創投專業的杜爾、財務管理專業的布拉德,將是堅強的鐵三角陣容。

高爾也解釋從綠色運動的鼓吹者,轉變為綠色商業的推動者,原因在於:「我們想要推動更大規模的綠色革命,這不只是企業經營的議題,還包括各種微觀或宏觀系統整合的發明家、企業家、創意家、思想家,共同找出解決地球暖化的方法。然而,市場商機將扮演主要的推動角色。」

薪資所得全數捐出
和軟體、網站等相比,以綠色科技為主的投資標的,所需的投資金額更高,甚至將涵蓋推動法案、市場教育等更廣泛的層次。高爾除在KPCB與世代創投的職務外,也是舊金山Current TV的共同創辦人暨董事長、Google與蘋果公司的顧問,另外還在矽谷創辦了非營利性組織「氣候保護聯盟」(Alliance for Climate Protection)。在KPCB的薪資所得,也將全數捐給氣候保護聯盟,保留股票選擇權。除此之外,高爾近來也陸續拜會德國、法國、澳洲的政治領導人,討論與環境有關的議題。

位於加州的矽谷,繼引爆全球資訊、網路革命之後,很有可能成為下一波綠色革命的起源地。二○○六年加州州長阿諾史瓦辛格,簽署通過「限制溫室效應氣體排放法案」,目標是希望在二○二○年以前,讓加州的二氧化碳排放量減少四分之一。這兩年以來,位於矽谷包括Google、惠普(HP)、昇陽等知名科技大廠,紛紛投入乾淨的再生能源發展計畫,除了降低企業本身的二氧化碳排放量之外,也尋找下一波成長的可能。可以確定的是,近年活躍於矽谷,與多家科技大廠往來密切的高爾,加入創投領域後,勢必將會是未來幾年內,談到綠色科技、商機話題時,不可或缺的代表人物。 

 

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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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