從毒奶事件看品牌力!
從毒奶事件看品牌力!
2008.10.14 | 行銷

毒奶事件所引發的三聚氰胺風波持續擴大,且涉及的層面越來越廣。目前不僅是奶製品、飲料等,甚至擴及到食品通路(如必勝客、麵包店)、蔬菜、米食….等。這樣的事件不僅是對國民健康有很大的傷害,而且直接衝擊到消費市場,許多消費者因為無法知道哪些產品是合乎規定的、哪些產品是健康無虞的,因此在消費行為上紛紛採取保守觀望的態度。

因應這種情勢,我們也可以看到許多品牌在電視上紛紛打出他們的產品、原料均符合檢驗標準、或者乾脆直接訴求不管是原料或製程「絕對沒有中國製的因素」的訴求。最明顯的例子就是最近德恩奈的ㄧ隻廣告,強調「產品等於國家競爭力,產品等於國民健康水平,購買時請認明原產地,才能安心」,進而導出來德恩奈的產品都是在德國或台灣生產、不是中國生產的利益點。

從以上的敘述涉及兩個層面,一是品牌力,一是產地。其實這兩者息息相關。首先我們知道知名品牌是決定消費者購買行為的主要因素之一。例如根據東方線上2008年版E-ICP東方消費者行銷資料庫,與毒奶事件相關產品的購買考慮因素中,與品牌相關的考慮因素,比例如下:

  • 餅乾:「品牌知名度」排名第三(28.1%)、「品牌形象佳」排名第九(15.1%)
  • 沖泡奶粉(成人):「知名品牌」排名第一(43.1%)、「品牌形象佳」排名第十一(13.4%)
  • 嬰幼兒/成長/兒童奶粉:「知名品牌」排名第二(32.3%)、「品牌形象佳」排名第七(16.9%)
  • 兒童營養添加物:「知名品牌」排名第二(31%)、「品牌形象佳」排名第九(15.5%)
  • 麥片/麥粉/玉米片/榖片/穀粉:「知名品牌」排名第四(17.6%)、「品牌形象佳」排名第十二(6.1%)
  • 沖泡即溶咖啡:「知名品牌」排名第四(29.3%)、「品牌形象佳」排名第八(20.6%)
  • 即飲咖啡:「知名品牌」排名第二(44.1%)、「品牌形象佳」排名第四(19.2%)
  • 速食麵:「知名品牌」排名第二(42.7%)、「品牌形象佳」排名第七(13.3%)

由以上可看出與此次毒奶事件相關的產品中,「知名品牌」與「品牌形象佳」均名列消費者購買時的重要考慮因素,尤其是與健康、嬰兒、營養相關的產品,品牌的重要性更高,甚至名列購買考慮因素的第一或第二名。此外,在消費者的選擇中可發現「知名品牌」的比例永遠高於「品牌形象佳」,這表示了消費者已經將知名品牌內化成值得信賴的品牌、品牌形象佳,因此選擇知名品牌就代表了品牌形象佳的意涵,相對上,非知名品牌、即使口碑好、仍不見得引起消費者的青睞。可見知名品牌已經建立起在消費者心目中的地位,讓消費者在購買行為時,信賴知名品牌所提供的產品是優質的,值得安心購買。這也可看出透過大眾傳播廣告在消費者建立起的品牌價值,的確是對消費者的購買行為產生重要影響。

但值得注意的是,這次毒奶事件為什麼對社會衝擊這麼大,就是因為發生問題的產品多屬知名品牌,當消費者信賴品牌、所以產生購買與食用這些產品的行為後,卻發現居然可能對自己的健康有所影響,這對消費者的信心產生多大的衝擊?!而知名品牌長期以來所建立的品牌力也受到消費者嚴重的質疑,甚至導致消費者不知道什麼品牌所提供的產品是可以值得信賴、是安全無虞的產品,因為連這麼知名的品牌都可能有問題!那不知名的品牌、本身已經不具備品牌力與信賴感了,怎麼可能讓消費者更信賴?

會產生這樣的原因,是因為許多知名品牌為了減低生產成本,遂將產地由已開發國家的母國轉移到中國等生產成本較低的地方。但是這些知名品牌將生產成本降低時,卻投入大量的行銷預算去形塑強大品牌力,藉此鞏固甚或擴大市場,讓消費者產生對其的信賴感與偏好。這種情況普遍存在於全球知名的品牌,而且不僅只有食品業,其他產業也是如此。

但是這樣的作法有其風險,雖然這些知名品牌仍有其自己一套的生產製程、品管控制的流程,去要求自己在中國的工廠、或者是OEM或ODM廠商達到他們的生產標準,但無可諱言的,產地在中國就讓可能產出有毒害產品的風險性明顯提升,這種風險一但成為危害的事實,將會造成消費者極大的恐慌,衝擊到消費市場的信心,進而殘害知名品牌本身長期所建立的品牌力

從另外的角度看來,知名品牌企圖以產地與品牌力切開的策略去達到其企業利益極大化結果(降低生產成本,但是透過行銷提升品牌力,進而擴大業績),然而從毒奶事件中發現,品牌力是消費者購買的信賴指標,但是這種品牌力資產是否可以完全排除產地、生產品質,單純以行銷去跟消費者做溝通即可?亦或在毒奶事件後,消費者已經將品牌力與產地做連結?不同產地是否對消費者認知品牌力、建構值得信賴的品牌等因素產生影響?進而可能在本質上重新釐清品牌力、行銷、產地之間的關連性?這些都是毒奶事件後續發展中,值得我們持續觀察的面向。而這些可能的變化,不僅會牽動廣告主的行銷方向,甚至是整體的企業經營策略。因此,消費者的動向變化,值得相關業者好好來關注。

更多文章請見東方線上

往下滑看下一篇文章
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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓