非洲迫切需要的耐心資本
非洲迫切需要的耐心資本
2007.05.15 | 人物

上周我造訪了坦尚尼亞(Tanzania)北方。當座車正經過卡拉圖(Karatu)這個小鎮時,一行人眼前突然出現一座充斥著許許多多繽紛色彩的廣場,遠遠看就彷彿有人在這片風景上畫了道有三十個顏色的美麗彩虹。
靠近點後,我才發現這是卡拉圖的大型衣物市場。商人們把裝滿一疊疊五顏六色T恤、長褲、洋裝的籃子一一陳列開來,有許多衣服來自歐洲,然後他們開始大聲兜售著。

這裡並不是Nordstrom(編按:美國一家大型連鎖服飾百貨)。一名背著背包,捲尺還探出來晃啊晃的男子,正拿著擴音器喊著:「一千先令(編按:肯亞貨幣,匯率約為新台幣一元兌換兩肯亞先令)就可以把這些褲子帶回家,半買半相送。」市場裡的男男女女,穿著絢爛的坦尚尼亞傳統服飾,穿梭在這些衣物小丘之間,忙著拿襯衫或長褲往身上比,看看是否合身。

這樣的場景提醒我們,非洲既非全然的悲慘,也非處處欣欣向榮。這是一塊面貌多端的大陸,奮力地在全球經濟中找出自己的路。當然我們可以看到極端的現象,但更多的是像卡拉圖市場般的中間地帶:一種放任、不受規範、非正規、個人品牌式的資本主義,它需要被引導成為真正的公司,即使在腐敗的治理下,依舊能夠成長壯大。

非洲需要很多東西,但最迫切需要的是,能夠創立並營運合法公司的資本家;要多些比爾.蓋茲(Bill Gates),少些基金會。當人們開始做起小生意與雇用鄰居時,才得以脫離貧困,此外別無它法。

即使對於所謂資金流入非洲時有耳聞,但這些錢多半來自如世界銀行(World Bank)等大型借款單位,對受款者諸多要求且多著墨大型計畫;又或者來自於微型金融機構(Microfinanciers),借給某名婦女五十美元去買縫紉機。微型金融(Microfinance)當然有其重要性,但許多人並不想承受做經營者的壓力,他們想要一份由資本主義者與創新改革者所提供穩定且有前景的工作。印度就是個好例子。

某方面而言,非洲今天最需要可以鼓勵潛在資本家的耐心資本(patient capital)。耐心資本的經營原則與創投資本完全相同:講求回報,並且因此嚴格把關資金的運用。只不過,耐心資本期待介於五~一○%的投資報酬率,非創投基金要求的三五%,也允許較長的投資回收期(payback period)。

肯亞公司ABE(Advanced Bio-Extracts)就是個結合了耐心資本、能力與創意的最佳典範,老闆是亨佛瑞(Patrick Henfrey)。他跟夥伴召集了多種族非洲農人與科學家的優秀團體,成立一間培育艾屬綠葉植物(sweet wormwood,俗稱青蒿),並將它轉換成藥用青蒿素的公司。這個植物萃取素是被稱為青蒿素類複方療法(artemisinin-based combination therapies, ACTs)的主成份,是新一代成本低廉、可有效對付瘧疾的處方。目前非洲每年仍有將近一百萬人死於瘧疾,較愛滋病的致死率為高。

ABE在奈洛比(Nairobi)外圍的工廠並不僅僅加工處理藥劑原料,更與七千名左右的農民簽約,在肯亞(Kenya)、坦尚尼亞和烏干達(Uganda)種植青蒿,大多為小型農場。這項作物帶給農夫的金錢收入,整整高達穀物的四倍。

「我們把從未商品化的東西商品化了。﹂亨佛瑞這麼說。當然,要讓夢想成真,除了公司創辦人得投入本身的資金,更需要找到投資人,如瑞士諾華大藥廠(Novartis)和美國的公益創投基金Acumen Fund來挹注耐心資本(ABE無法提供銀行放款所需的擔保品)。

「這些一點一滴匯入的支持讓夢想成真。亨佛瑞說:「沒有這些幫助,我們無法成就任何事。」

Acumen基金的肯亞負責人慕爾(Nthenya Mule)向我說明,一般人對非洲的刻板印象就是充滿絕望,枯坐以待來自西方的救援。事實上,她補充道:「有些正面的事正在這塊大陸上發生,當然絕非一夕之間,有的也不會大張旗鼓。ABE就是很好的範本,你不會在新聞頭版讀到它的故事,但在短短十八個月之內他們成立了一百六十人的工廠,影響所及有七千名農人,還開始對世界最大的藥廠之一供貨。」

「這樣的故事需要傳頌開來,因為付諸行動是重要的。一個馬路上的坑洞用不著出動整座工廠,只要去填好它;我們需要新的藥——那就捲起袖子開始幹活,而非繼續進行第一百零一次的討論。」 

非洲今天需要可以鼓勵潛在資本家的耐心資本。
耐心資本的經營原則與創投相同:講求回報,
只不過,它僅期待五~一○%的投資報酬率,
也允許較長的投資回收期。 

一般人對非洲的刻板印象就是充滿絕望,
枯坐以待來自西方的救援。
事實上,有些正面的事正在這塊大陸上發生,
當然絕非一夕之間,有的也不會大張旗鼓。 

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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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