地圖日記成功的非凡意義
地圖日記成功的非凡意義
2008.04.01 | 人物

今年一月在舊金山灣區Demo商展,台灣來的地圖日記得到相當多的回饋。預計這個月他們就會募集到一億元的資金。從新經濟的角度來看,地圖日記的成功有著劃時代的意義。

地圖日記是個簡單的混搭(Mash-up)網站。他們也直言不諱,這是提供以Google Maps標記為基礎的免費網路日記服務。換句話說,就是地圖和日記兩者合二為一。

混搭是Web 2.0典型的技術之一。我在《數位時代》一百五十八期〈Web 2.0超科技改寫企業進化史〉一文中提到,混搭讓創造軟體成為一種簡單快速的DIY體驗,而快捷地結合網路資源成為新的創造,正應了科技史上最為顯著的創新模式之一:重組創新(recombinant innovation)。瓦特改良蒸汽機開啟工業革命,就是重組創新的例子。今天的混搭非常有機會像蒸汽機一樣,帶動人類科技新的世界。

首先,混搭的簡單快捷讓製作軟體成為只需少量軟體知識就可以上手的工作。以混搭平台programmableweb.com來看,從二○○五年九月迄今,總共成立了二千八百四十一個混搭網站。這些網站提供不同且客製化的服務,使得軟體真正成為一種服務,而不只是技術。有些人已經開始為這一趨勢定了個名詞:SaaS(Software as a Service)。

其次,技術下放給使用者的趨勢下,軟體提供將會越來越多。這是軟體工業另一波的商品化(commoditization)。當軟體成為一般性消費品、軟體的生產工具普及之後,軟體開發本身的利潤將只能涵蓋機會成本,但使用者卻可以創造適合特定需求的軟體,軟體發展將更加多元,也將更滿足特定市場的需求。

第三,既然軟體的創造變得容易,公司越來越可能從一個生產部門演化為創新單位。員工利用生產工具發展幫助自己工作的小型軟體,並且透過像部落格等社會化工具進行流通,不僅累積隱性知識(tacit knowledge),也滋長創新。公司的成長將不能只看銷售,而必須將眼光轉移到組織的進化與創新。而且既然是創新單位,如何發展新的商業模型,攻占特定市場,就成了比發展軟體更為重要的工作。

第四,我們在軟體的發展上,也看到如同Internet一般的長尾效應。過去大的軟體公司對滿足邊緣市場興趣缺缺,但混搭改變了軟體發展的周期,降低了它的投資成本,增加了軟體供給數量與種類,使邊緣市場頓時往鎂光燈趨近。過去一般性資訊科技是發展主流,因為混搭滿足了長尾,從今以後特殊性資訊產品也將分庭抗禮。

我在之前的文章也提到,Web 2.0的意義之一,就是將網際網路成為一個平台,而不像目前以PC作為平台。Ajax等Web 2.0技術使之成為可能。真正的SaaS就是讓企業在此一大平台上,取得各種軟體製作出的服務。例如一家法律事務所不需有自己的帳務系統,在網際網路上,就可以找到專門為法律方面公司提供的帳務系統服務。

當諸如地圖日記的SaaS網站如雨後春筍般成立,一個自然的趨勢就是提供發展SaaS的平台。例如當軟體的發展越多、客製化越細,企業可能希望自己開發為自身設計的軟體。然而,在舊有的開發模式裡,沒有支援軟體發展的平台架構,企業是做不到這點的。這時候,如果在網路上提供這樣的平台,路就通了。

此外,小型軟體公司提供SaaS向客戶收費,那麼就要有按使用頻率收費的系統。因為SaaS不僅是客製化的,也極可能是隨取的。換句話說,客戶不會想買特定的軟體,只希望在特定的時間點,只使用他們需要的功能。

這兩種平台服務現在已慢慢成熟,有人稱為PaaS(Platform as a Service)。例如Amazon Web Services和近來異軍突起的Salesforce.com,都提供發展軟體的平台服務。Amazon的DevPay則為SaaS的生產者提供帳款服務。Amazon讓客戶租用它所提供的平台服務,開發軟體,終端使用者按次付費給軟體開發者,開發者再將一定比例的使用金回饋給Amazon。這使用與回饋過程所涉及的所有帳務,都由DevPay負責處理。

我們回到地圖日記。在Mashup剛開始萌芽之際,它掌握登上舞台的機會,一如當初Yahoo在Internet萌芽之始取得先機。目前多數人看地圖日記,主要將它視為有別於從前的社群網站(Social Network Software, SNS)──從平面日記分享到立體圖像、地圖、日記的結合。但它的前景不止如此,因為它可將企業原本平面的對外窗口,跳升為既有地圖與圖像的立體發揮,又有日記的縱深。類似像地圖日記這樣的網站將會越來越多,也會是台灣軟體界新的機會。

地圖日記在Mashup萌芽之際登上舞台,
它將企業的對外窗口跳升為地圖與圖像的立體發揮,
又兼具日記的縱深,
這樣的網站,將會是台灣軟體界新的機會。

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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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