公益、創意能並行嗎?DtM做到了
公益、創意能並行嗎?DtM做到了
2008.01.01 |

Design that Matters(以下簡稱DtM),最初在二○○一年由一群MIT Media Lab的研究生,搭配研究所課程推出的一個設計工作坊,目的是為了讓學生把他們所學和貧窮國家的需求搭上線。創辦人暨CEO提墨西‧普萊斯塔羅(Timothy Prestero)相信大學的環境能夠激發一些創意,解決發展中國家的基本需求,並希望學生能夠將設計實際應用,來幫助社會。推出之後,這個課程大受歡迎。

二○○三年開始,普萊斯塔羅進一步把DtM變成專門為開發中國家服務的非營利、低成本設計公司,專門設計創造出新的產品,讓發展中國家的社會企業可以提供更好的服務。到目前為止,DtM已經與三百名工程和商業學生一起開發了多種產品和原型。

從造福第三世界來思考
據世界銀行估計,世界上有三分之二的人口,每天的生活費不到兩美元,這些社區居民缺乏基本的需求,如乾淨的水、可以負擔的健保、基本的教育、穩固的住所以及工作機會等。生活資源匱乏,並且持續惡性的循環,讓他們喪失許多改善生活品質的工作與機會。正因為如此,促使DtM跟學術界、企業一同合作,發展一套獨特的設計程序。

DtM本身有三個主要附加價值的設計程序。第一是機會認證,組織會先篩選它想要的客戶(clients),在查核之後立下合約。之後再研究首要的技術研發、需求評估,發展出一個設計挑戰組合(design challenge portfolio)。

第二是設計創新,這些以義工身分協助的教授及學生,會針對合作的設計程序,發展設計的概念和產品原型。而這些設計和產品原型都會被發展中國家當地的社會企業專家和成員評估,並進入市場,讓當地民眾測試。

第三是產品的完成,DtM追求的是用最快速的方式將產品完成。對於客戶本身就是製造者的社會企業,DtM不會干涉產品的量產。對於只需要少量產品的客戶,DtM會透過合約訂定製造量。對於需要大量產品的客戶,DtM會將計劃的智慧財產權授權給第三者來量產。

挑選企業一起合作
通常社會企業本身就會針對不同區域援助,但單單援助資金是不符合需求的。有些地方需要的是建設,包含能夠增加建設效率的工具。而DtM就是針對此點,篩選出合作的社會企業,跟他們一同做需求評估以及技術研究後,再擬定出一套具有挑戰的設計組合。由於DtM是從學術界以及產業界來招募志工,因此可以減少DtM在設計上的市場成本。

DtM所開發出來的產品,具有公益色彩,不同於著名的設計公司IDEO,他們的產品是以開發中國家的人民為主要訴求。

例如特定為非洲地區的嬰孩們打造的育嬰箱(Low-Cost Infant Incubator and Isolation Unit.),是鑑於開發中國家嬰兒死亡率極高,而大部分原因是因為水分和熱量的流失,再加上得不到良好的照顧。於是在南亞尼泊爾的孩童醫院︵Medicine Mondiale and the Kanti Children's Hospital︶決定與DtM合作,配合當地的環境,設計出一款可以幫助早產、呼吸困難以及體重不足嬰兒的育嬰箱。

DtM的資源開發經理魯伯娜‧奈比(Lubna Maria Nabi)表示,計畫進行當時,她實地探訪當地醫院,發現其實已有許多慈善機構捐贈的育嬰箱,可是這些育嬰箱來自世界各地不同的地方,上面的使用說明語言都不同,當地人完全不知如何使用,最後這些育嬰箱也只能堆在廢棄的一角,完全發揮不了作用。

這個案例最大的困難是,DtM不能像一般設計公司設計昂貴時髦的產品,必須讓這個育嬰箱便宜,而且能利用當地的材料製造。

在開始設計這個育嬰箱時,DtM招募許多大學生擔任志工,進行產品設計及市場調查,最後成功設計出一款低價的育嬰箱。

設計實用器具幫助世人
另外,為了讓西非高達七五%不識字的人口有學習機會,DtM也設計了一款堅固耐用且輕便、耗電率低的投影機,利用微縮膠片暗盒的播放,可以儲存書中一萬頁的資料,方便當地的人民認識文字。

現場奈比也示範操作了這台投影機,讓大家看看實際使用的效果。投射出來的光源雖然不像一般市面的投影機那麼亮,可是投影在牆面上的文字,其實已經清楚地可以讓眼睛辨識了。更讓人感到佩服的是,至今在非洲地區已經有高達三千個成人,利用這個投影機學習識字與閱讀。

DtM在醫療和教育上投注了許多心力,除了上述兩項主要的產品,DtM也設計了一些非常實用的器具去幫助當地的人民,像是靜脈注射的調控器,讓沒受過專業醫療訓練的人員,也可以幫助當地受傷的病患;自我學習的教材,可以讓沒有完成初級教育的落後地區學童,能在家繼續進修。

DtM為第三世界人民而設計,一改設計純商業的風貌,賦予更多意義。 

YEF超豪華不血拚
旅行團in DtM
 
本刊161期報導從YEF計畫脫穎而出的15位國內菁英學子造訪美國。這一站他們抵達DtM,感受設計與創意如何改變世界。到目前為止,DtM已與300名工程和商業學生,開發出增加嬰兒存活率的育嬰箱、改善生產流程的小工具等造福數開發中國家的產品。 

DtM令人最深刻的是他們的真誠態度。
在這個愈來愈傾向M型的社會中,
這個非營利組織所支持的設計公司,
正以一種感人且實際的方法去改變世界。 

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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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