是敵人,還是貴人?
是敵人,還是貴人?
2007.06.15 | 人物

提到個人電腦產業,沒有人不知道Bill Gates(比爾.蓋茲)和與蘋果執行長Steve Jobs(史帝夫.賈伯斯)。

蓋茲創立了微軟(Microsoft)。賈伯斯創立了蘋果電腦(Apple)。

一個是律師之子、世界首富(身價560億美元)、慈善家,一個是未婚媽媽之子、創意天才、癌末重生病人。在個人電腦產業的開端,他們就是對手,廝殺慘烈,雙方甚至因侵權案纏訟多年。

的確,從各方面來看,商業的蓋茲和創意的賈伯斯都不可能變成朋友。

雖然他們有一些共同之處。兩人都在1955年出生,同樣沒有完成大學學業。蓋茲從13歲就開始寫程式,17歲與好友Paul Allen開始創業;賈伯斯從小就喜歡拆解電子用品,在21歲時,與死黨Steve Wozniak以1300美元起家,在車庫開始他們的驚奇之旅。

他們現在都是世界級的富豪。蓋茲是個勤奮的工程師老闆,他巧妙地結合商業手法與法律手段,用強勢的市場資源打造出全球最大的軟體王國,從1998年至今,他年年蟬聯全球首富,在某一年,他的身價到達顛峰(1000億美元),等於人口2000萬人的羅馬尼亞當年的GDP,個人財富等於全球第50大經濟體。

如果說,蓋茲的財富來自精明的商業策略,賈伯斯則是仰賴創意為生。Apple是打造夢幻產品的想像力工廠,從麥金塔到iMac、iPod,賈伯斯所主導的蘋果,是當代的創新指標。蓋茲把個人電腦當做生意,賈伯斯把個人電腦當創意,最後造就了不同的結果:過期的PC丟棄到垃圾桶,過期的Mac收藏在博物館。

不同的是,蓋茲的人生似乎一帆風順,而賈伯斯則展現戲劇性的起伏。在早年,他過得像個嬉皮,吃素、打著赤腳走動,一年中有幾個月在做正經的工程師工作,另外幾個月跑到印度去旅行、在恆河裡沐浴。他創立蘋果,剛開始出奇成功,後來卻被趕出董事會,直到1997年,他重返蘋果,拯救當時奄奄一息的公司,重新出發。就在iPod開始席捲全球之際,他在2004年7月被醫生診斷得了胰臟癌,只有半年生命。

曾經身為癌末病人的身分,必定使得賈伯斯重新思索了人生的意義,了解到「死亡是生命最好的發明」。在短暫治療後,他重獲新生,人生的下半場從此展開。一路走來,他帶領蘋果來到這裡。現在,因為iPhone問世,創造了一個史無前例的高峰。

另一方面,已經成為世界首富的蓋茲,也成為全球最慷慨的慈善家,他與妻子美琳達成立的基金會,擁有600億美元的資源,致力於改善愛滋病、瘧疾、肺結核,並針對貧窮學生提供獎學金。

如今,兩人都已年過50,很多人好奇,曾經針鋒相對的他們,現在怎麼看待對方?

這個謎題終於揭曉。5月30日,微軟主席比爾.蓋茲與蘋果執行長賈伯斯,在《華爾街日報》的安排下,同台受訪。

這是一場舉世注目的對談,在舞台上,賈伯斯如常穿著黑色高領毛衣、牛仔褲,蓋茲也還是穿著白襯衫。談話中,他們對彼此的熟稔超乎尋常,他們同台回顧過去的爭競、和解到彼此欣賞,並且為自己的人生做出了評價。

身為旁觀者的我,從這樣的舞台,卻看到了一個意想不到的結論:一個對你有益的敵人,有時比朋友還重要。他激勵你、督促你、啟發你,讓你發揮潛力、全力一搏!也許連蓋茲都沒想到,到最後,他竟然成為賈伯斯生命中最重要的貴人了。 

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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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