創意當道,不斷學習才有競爭力
創意當道,不斷學習才有競爭力
2007.01.15 | 人物

最近我參加了一場在北京舉辦的亞洲社團教育研討會,會中我們聽到中國教育家們暢談他們的「新國家政策」,也就是讓中國成為「創新型國家」──按照中國科學技術部副部長尚勇(Shang Yong)的話,藉著大量的本土創作,讓中國升級,「在西元二○二○年時成為創新型國家的一員。」

聽著這些話,我的心情五味雜陳。一方面我想著:「老天啊,比起一個反對科學的社會,這麼個專注於創新的政府簡直是太棒了!」但同時,我也抱持懷疑的態度,你也知道會議鋪陳出的腳本:十九世紀的英國靠著工業革命稱霸世界,二十世紀霸主換美國接手,接下來,中國將主導整個二十一世紀,歐美的時代宣告結束。

呃,抱歉,但我還沒打算要把二十一世紀拱手讓給中國!

毫無疑問,中國在終結文盲,大量增加高等學校數量上有令人驚艷的表現。但我堅信要在一個監審Google的國家創造出創新型的文化,簡直是緣木求魚。禁止Google對我來說,代表的正是削減人們想像力與限制人們勇於嘗試的想望。你可以下令實施十二年國民教育,但不能下令實施創新。即便有紮實的制度,有能力的人才,一旦沒有自由,中國的發展也就如此而已。假若真想成為一個充滿創造力的國度,中國勢必得在維持控制的同時,找出放鬆的法子。

儘管中國在大幅調整前很難有所突破,其實美國亦然。讓我們捫心自問:如果國內主要的政治話題不再是伊拉克戰爭,什麼會是咱們上次大選的焦點?應該會是這個問題︰世界各地的老闆們為何要僱用美國人從事高技術性工作(如果他們可以用一半的薪水,在其他國家找到受過良好教育的人來做一樣的事)?

如果我們對這個問題啞口無言,當愈來愈多例行公事,甚至白領階級工作可以被數位化、被自動化、被外包時,「我們很難想像隨著時間的流逝,美國人要如何維持整體的生活水準。」美國國家教育及經濟中心(the National Center on Education and the Economy)的主席馬克塔克(Marc Tucker)這麼說。

問題的正解只有一個:在這個全球性整合的經濟體中,勞工們唯有當自身或公司能提供創新的產品或服務時,才能有優渥的酬勞;創新的產品或服務則仰賴具有高技術性與創意的勞動力構思、設計、行銷、製造。最重要的是,這股勞動力必須永遠處於學習狀態。我們不可能在諸如數學、科學、閱讀比賽等指標項目都落後其他主要經濟體後,仍天真地以為美國可以擁有賺取優渥薪資的勞動力。沒有紮實的制度,有能力的人才,即便擁有自由,美國的發展也就如此而已。

星期四,塔克的機構將發表一份報告,名為「困難的選擇或困頓的時光」,內容中建議對美國教育體制進行激進的改革。改革的目標是:教育出一批從電腦工程師到快遞小弟,都能做創意思考的工作者。

「依目前我們對創意的認識可以確認一點,它所發生的典型狀況為,精通兩種以上不同領域的人們,使用某一領域的基本架構來重新思考其他領域。」塔克說道。因此他的研究報告重點在於:「如何讓這樣的思考方式出現在各階段類型的教育內容中?」

也就是,塔克接著解釋,如何修改二十世紀時所設計來教育人民做「例行公事」的體制,把焦點放在教育出一批想像力無遠弗屆,可以提出前所未見的行銷手法,可以寫歌,可以做家具,可以拍電影,可以設計出「抓住人們的想望並無法不使用的」軟體的人。

要實現這個目標,我們需要具備更高層次的閱讀、寫作、演講、數學、科學、文學與藝術等能力。塔克認為,美國已經毫無選擇,因為我們邁入了一個「熱愛思考才能有好工作、懂得創新才有好生活」的年代,持續不斷的學習能力,才是你唯一的護身符。

跟戰爭不同的是,經濟可以雙贏,美國、中國、印度、歐洲都可以一起繁榮發展。但取得領先的國家,則是發展出最廣博的教育系統,讓多數人能夠設計製造出許多我們連想都想不到的東西。誠然,中國還需要許許多多的改革才能做到──但我們也一樣。 

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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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