能源政治排擠能源政策
能源政治排擠能源政策
2007.07.01 | 人物

當今美國政壇上最引人注目的落差,毫無疑問的,在於社會上大肆鼓吹「綠化」、「對抗氣候變異」、「能源安全性」等各種文章、談話、雜誌專題的數量,以及我們的領袖們切實地針對上述議題所提出的對策數目。言論及行動中間的這道鴻溝,簡直足以讓一台悍馬(Hammer)車輕鬆開過。

每個人根本都在裝模作樣——而且你會發現,這麼做只不過讓整件事每況愈下。事實是,我們最大的敵人們,例如伊朗,正因為大量的油元(Petrodollar)而士氣大振。而絕大多數的科學家則警告,人們焚燒燃料所造成的地球暖化現象,已經是個迫切的危機。未來隨著三十億來自印度、俄羅斯、中國的消費者加入全球經濟體,生產那些乾淨環保能源的系統、家電、住所及車輛,勢必會是下一個明星產業。因為不這麼辦,「人類」這個種族將很快地滅亡。

即便如此,我們的總統及國會仍然無法提出一套法案;一套能夠藉由制訂法治經濟骨架,來適度回應當今環保議題的能源法案。

如果你是布希總統,難道你不想針對能源議題,在歷史上留下些偉大勇敢的足跡,以防萬一——呃,請注意,我是說萬一,伊拉克重建的成果不如預期?

我會。但美國總統至今仍未要求國會或整個國家在能源方面採取任何劇烈的行動。我們擁有的仍然是「能源政治」,不是「能源政策」。正如解放美國陣線(Set America Free Coalition)的董事長之一,能源專家拉夫特(Gal Luft)所描述,現在這些經由白宮與參議院所提出的方案,就像以往的能源法案一般,不過是「所有關說的總和」,並非集結最佳方案的結果。

有些來自愛荷華州的國會議員大力推動生質能源,原因可能是他們在該州深受愛戴,於是打算將錢浪費在這種不可能滿足全美能源需求的產業上,換取農人們更多的福利;又或許是他們打算在該州的黨員會議贏得一席。其他一些議員則鼓吹政府補貼將煤炭轉化為汽油的技術,因為這些人的家鄉正好以產煤著稱。而正當密西根地區以外的代表,要求提高底特律汽車業的油耗標準,密西根代表則不遺餘力地阻擾油耗標準提高,好幫忙美國汽車工業進行慢性自殺。

「這些人在國會裡頭唯一在乎的綠色,就是那些綠油油、印有富蘭克林像的美元鈔票,」拉夫特說。

當然,布希在上周表達出希望和他國共同合作,減少溫室氣體排放量的意願,確有幫助。他強硬的訴求是很重要,但是沒有人願意,也沒有人應該把他說的話當一回事,除非美國政府先以身作則。怎麼做?首先,必須設定一個明確長期的價格訊息,例如碳稅、燃料稅,或者是一套結合全國溫室氣體排放限制的總量管制與交易體系,用上述這些方法,來替排放廢氣跟駕駛烏賊車的行為訂個價碼。

讓華盛頓表明汽油每加侖不可能低於三.五美元,並且對於風力和太陽能的補助將會久久長長,不再像過去一樣老是走走停停;讓華盛頓承諾十年間美國所有國有建築跟軍事基地,將購買定額的風力及太陽能,而且只有美國廠商可以競標;讓華盛頓在十年內對汽車產業訂下每加侖三十五哩的新標準,而且不能有漏洞;讓華盛頓對任何想建造核能發電廠的公司提供政府貸款;最後,讓華盛頓打造全國運輸系統,一條屬於綠色能源的超級公路,讓亞利桑那州的太陽能和懷俄明州的風力能夠供應到位於芝加哥的住宅區。只要做到這些,那麼我們的私人企業將能帶領美國,從綠色輸家變綠色贏家。

可惜的是,美國國會選擇用裹足不前來取代漸進主義。這尤其令人失望,特別當美國如通用汽車(GM)、奇異(GE)、美國國際集團(AIG)、杜邦(DuPont)及百事食品(PepsiCo)等領導品牌,早已如美國環保協會(Environmental Defense)會長卡洛普(Fred Krupp)所說的「早已做好響應國內碳排放總量限制的準備」。「但參議院裡的民主黨及共和黨員並沒有做出任何回應。」

我們所面對的這個跨世代問題,要的是有系統並且跨世代的答案,而首要之務就是設定正確的能源價格,只有後者能夠保證環保技術的創新與商業化。漏了這個步驟,其餘種種行動不過是在浪費時間金錢。任何迴避此事的候選人,則正透過大放厥詞時呼出的二氧化碳,一步步加深了地球暖化。 

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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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