從飛利浦獨立 恩智浦打響品牌第一戰
從飛利浦獨立 恩智浦打響品牌第一戰
2009.06.01 | 科技

今年六月即將滿三歲的恩智浦(NXP),前身是飛利浦(Philips)的半導體部門。
二○○六年九月一日才正式與世人見面的恩智浦,在品牌推出三個月後所做的品牌調查顯示,在設計工程師的心目中,其品牌地位為全球第十名,但是一年後調查結果已經上升到第七名,和原本隸屬於飛利浦時期,擁有相同的知名度。而在設計工程師理想的合作半導體廠商部分,恩智浦也位居第二名。
恩智浦之所以能在短短不到三年的時間內,成功打響自己的名號,甚至與原本的母公司飛利浦並駕齊驅,品牌形象的建立功不可沒。
「讓恩智浦在眾多競爭者當中脫穎而出,是我們進行品牌行銷最重要的目的,」恩智浦半導體企業溝通與品牌形象副總裁雅茲(Sander Arts)表示。由於原先的飛利浦半導體部門已經有相當優異的技術基礎,在一般人的日常生活當中,舉凡車用電子或影音娛樂設備中的晶片,飛利浦的市占率始終居高不下。
因此當半導體部門決定獨立出來,成為一家新公司時,勢必需要成功的品牌建構與企業形象策略,讓恩智浦在卸下母公司飛利浦的光環後,還能發展出自己的品牌之路。「因此我們把自己定位為業界生動多媒體體驗的領導者,」雅茲指出,這個定位,可以呼應過去在影音設備晶片領域深厚的基礎。

B2B也需靠品牌打出生路

但相較於許多消費性電子的製造商,或是日常生活消費用品的品牌而言,恩智浦的定位較偏向所謂的B2B廠商,也就是企業對企業的商務模式,和一般消費者之間的距離,並不像其他廠商那樣接近。在這樣的前提下,恩智浦為什麼還要花費這麼多的資源,進行品牌形象的打造與行銷?「其實品牌形象的建立,以及整體品牌精神的行銷,對B2B的公司來說,重要性不亞於一般的消費性產品製造商,」雅茲強調。
以恩智浦為例,競爭者並不在少數,同樣的產品,客戶的選擇相當多,因此在脫離飛利浦的光環後,恩智浦必須快速建立起自己的聲譽與形象,才能在眾多的競爭者當中脫穎而出。
「整體資訊科技及半導體高科技產業的發展,可說已經進入了成熟期,」雅茲進一步解釋。在這樣的情況下,其實也宣告代工產業微利時代的來臨,即使像恩智浦這樣的B2B產業廠商,雖然手中握有產能與技術,也不再是成功的有力保證。因此唯有進行品牌的建立,才是激烈市場競爭的唯一生路。
「除了在市場上讓客戶對我們認同之外,內部員工的歸屬感其實更為重要,」雅茲指出,原本的母公司飛利浦已有超過一百多年的深厚基礎,許多人也都以身為飛利浦的員工為榮。但是在恩智浦準備獨立時,也就表示許多員工必須離開飛利浦的保護傘,前往一個「前途未卜」的新公司上班。加上歷年來脫離飛利浦,進而上市的眾多公司當中,其實不成功的案例也不少,「這些因素都導致一開始公司內部人心惶惶,大家都充滿了不確定感。」

**內外均建立起品牌認同感
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雅茲坦言,其實一開始自己也有著許多的徬徨,但當時他便了解到,恩智浦必須加緊腳步進行品牌形象的建立。除了讓客戶認同之外,也必須讓所有的員工有歸屬感,才能凝聚公司的向心力,進而提高競爭力。
「在二○○八年的國際品牌調查中,前五名就有三名是所謂的B2B廠商,」清華大學科技管理研究所副教授丘宏昌分析。對B2B或B2C廠商來說,品牌形象的經營其實一樣重要,雖然B2B廠商的品牌議價,不像一般消費性產品能夠差到十倍甚至更多。
「以台積電和聯電為例,它們產品的價差最多可能只有一五%,」丘宏昌舉例說明,但B2B廠商建立品牌形象的目的,其實原本就和消費產品的製造商略有不同,「對B2B廠商而言,建立品牌形象最重要的是讓客戶感到安全,降低客戶購買產品時的風險。」
「恩智浦之所以能在短時間內取得這麼大的成功,不能否認飛利浦的光環還是有著相當大的幫助,」雅茲與丘宏昌不約而同地表示,恩智浦之所以能迅速打響品牌名號,站在飛利浦這個「巨人」的肩膀上,的確讓恩智浦在發展品牌時,有著更好的基礎與背景。
「未來對客戶、員工持續建立品牌認同,並在市場上創造更可靠的形象,是我們必須持續努力的目標!」雅茲堅定地說。

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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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