視覺台灣的一段歷史
視覺台灣的一段歷史
2007.09.01 | 技能

公視以兩年半時間拍攝的紀錄片《以藝術之名》,不同於其他以藝術家為經、美術史為緯的拍攝方式,整部紀錄片討論的範圍相當廣闊,涵蓋了台灣在主體性、族群、水墨、現代、性別、跨界及全球化等議題。

百年來的台灣視覺藝術當然是全片重點,影片中更重要的是,想說明在時代的變化下,藝術家們如何保有自主性,以及藝術在台灣如何奠基與發展。例如第四集《新美術的追求》與第五集《前衛精神》,就是描繪日治時期的美術和五、六○年代現代藝術的發展。

遊走之間找尋自己的位置

有人說台灣美術的「現代化」,必須與台灣社會現代化歷程一起思考,「在地性」一詞,與現今具有政治
性指涉的「台灣意識」、「本土意識」、「鄉土意識」,須有明確分野。如果我們從「純文化」的角度,將早期西方美術引入台灣社會,視為台灣藝術接受西方「現代化」文化開始,所謂「在地性」,即意謂台灣藝術家接受西方美術後,所產生的衝擊與融合。

日治時期,台灣透過日本接觸了西方現代美術,黃土水、林之助、陳澄波、劉錦堂這些前輩藝術家,分別先後赴日接受美術教育。在日本啟蒙下,台灣「自己的」現代美術逐漸萌芽。

在文化下,迷航也許是當年藝術家最大的特徵!前輩藝術家在缺乏美術學校、藝術市場、就業條件等環境的搭配下,就這樣披荊斬棘,開拓了屬於台灣的藝術天地。藝術家們憑著決心和努力不斷創作,累積了大量作品,他們在官方展覽與學院品味之外,建立自我個性,回歸自身文化背景。

從日本吸取養分後,如陳澄波遠赴巴黎習畫,有的則去了中國,有的回台灣繼續將「新美術」的觀念發揚光大。為了精進藝術或實踐藝術抱負,他們遊走﹁祖國﹂、﹁故鄉﹂、﹁帝國﹂,要在問題之間找到自己的位置。
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對不同文化的重新理解**

在不同的文化之間重新理解自我,要在傳統與現代、現代與殖民時代間找到安身立命的位置。時代動盪,再多的言語也無法描繪那個瞬間,但那些永不可能再現的當下,標誌著藝術家的生命軌跡,它們與作品同等重要,正是這系列紀錄片的意義所在。

從日治進入五○年代,台灣藝術又有了新的樣貌。第五集著重在描繪「五月」、「東方」這兩個五○年代台灣最重要的現代畫會團體,他們的藝術生命在台灣萌芽,在時代的轉折點引爆了改革熱情。在他們身上,交錯了近現代美術的辯論:具象與抽象藝術的拉鋸,東方與西方的路線之爭,也標示台灣與國際藝壇互動
的開始。

這兩個團體的成員大多來自外省,他們年少時在中國歷經戰亂、離開故鄉,先是和過去的文化傳統斷了關係,到了台灣也找不到新的寄託。「五月」從全盤西化、中西融合,到最後明確提出要走「中國現代繪畫」的路線;「東方」重視東方精神,卻沒有標舉某種特定風格。

他們在台灣掀起了美術上的中西古今之辯,接下來也有愈來愈多的現代美術團體成立,形成五、六○年代台灣美術史上的「畫會時代」。這些成員走過那段激昂的青春歲月,一畫超過半個世紀,至今仍持續不懈。在多重文化的背景下,這些藝術家透過一連串摸索的過程,以創作尋求自我的肯定。

藝術是溝通,藝術家作為世界的一份子,精煉著個人的藝術語言,表達對世界的洞察與關懷。台灣藝術發展也許顛簸,現代藝術仍悄悄萌芽、茁壯。台灣藝術發展一點也不倉皇,慢慢消化新的資訊,慢慢吸收、了解,慢慢反芻、反思。那是一種幸福,或者,至少可以說是到達幸福前的預備狀態。

本文作者:洪雅文曾擔任光點台北行政經理、二○○三年台北電影節節行政統籌、國家電影資料館專案研究,目前在東海大學兼課。 

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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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