【書摘】Mesh  最潮的創業模式
【書摘】Mesh 最潮的創業模式
2011.03.22 | 創業

「對通用汽車(General Motors, GM)有利的,就對國家有利。」一九五三年通用汽車執行長查爾斯.威爾森(Charles E. Wilson),曾對參議院小組委員會這麼自誇。儘管當紅漫畫家阿爾.卡普(Al Capp)事後利用這段發言諷刺威爾森是「進步黨總長」,但他可不是無憑無據地吹噓。通用汽車成為主導產業的龍頭並叱吒風雲數十年,它的品牌與商業模式羨煞所有人。

威爾森提出這番言論三年後,《財富》雜誌(Fortune)開始公布美國前五百大企業名單,通用汽車榮登榜首,而且屹立不搖長達二十年。爾後的二十六年,榜首之位仍然是通用汽車與另為兩家汽車相關企業的天下,即艾克森(Exxon)和福特(Ford)。直到二○○八年底,通用汽車被迫向國會請求紓困,最後宣告破產;這個支配了二十世紀大半商業市場的巨擘,才正式告別舞台,以汽車為中心的產業模式畫上休止符。

同一時間,在國人完全沒有注意的時候,一種不一樣的汽車公司快速地打破營業紀錄。Zipcar 這家公司以不到九年的光景,在美國、加拿大和歐洲奠立了一席之地。自二○○一年創立之初,Zipcar 就是十年來成長最快的公司之一,年收益在第二年和第三年分別成長了二倍和三倍;到了二○○九年,年收益已經超過一億三千萬美元,比前年增加了三○%。

Zipcar 是 Mesh 公司近乎完美的例子,它不製造、不銷售或修理車輛,經營的是汽車共享。總公司設在波士頓的Zipcar,是兩個幼稚園好友的創意之作。一九九一年,安特耶.丹尼爾森(Antje Danielson)坐在柏林的一間咖啡店,看到汽車共享服務的招牌,對這項服務愈看愈感興趣。丹尼爾森發現這項服務很容易做到,而且非常有意義。不同於傳統的汽車租賃公司(舊式的共享平台),這家公司的車子在城市的任何地方,都可以很容易就可以找到與租用。找到租車點後,你在網路上能夠預約完全符合需要的車,然後使用一小時、一天或更久時間。這一點讓租車服務實際上可以符合顧客每天的需求,而不是只有旅行時才租車。

在溫哥華這個城市,Mesh 公司與組織四處林立。我參訪了一種食品合作社,那是由部分顧客管理經營的小型商店。透過一位朋友的安排,我深入了解到這座創新城市的設計特色,得知民眾在市內每個角落可以步行、騎自行車,或找到方便的公共交通工具,因此我做了一次探訪之旅,目標是為冬季奧運所興建知名綠建築和運輸系統。不過溫哥華不是特例,全球包括美國、歐洲、亞洲已經湧現了幾千家 Mesh 公司。

在社群媒體、網際網路、無線網路和手機市場不斷成長之下,Mesh 公司業務一片欣欣向榮。他們取得每一筆可能的資料,然後進行大量的資料處理,在民眾需要商品或服務時,提供真正符合所需的優質商品和服務。Mesh 公司有四項共通特點:共享、網路與行動裝置的進階利用、以實體商品和原料為主軸、透過社群網絡與顧客連結。當然,並不是書中所討論的每一家公司或組織,都同時具有四項特點。就像任何大躍進、快速發展的知識或科技一樣,Mesh 也是在一條持續發展的路上,以各種不同的方式呈現;部分是完整的 Mesh 模式,但更多、更多只是朝著同一方向前進。

為什麼將這一波商務新浪潮稱為 Mesh?Mesh 指的是一種四通八達的網路,可以讓系統裡的任一伺服器,連上其他任何位置的伺服器;每一個部分都和其他任何一個部分相連,而且全部串聯在一起。之於我,Mesh 是一個適當又貼切無比的用詞,為資訊服務時代進入全新階段做出了最佳詮釋。Mesh 公司在眾多方面,都與彼此、與全世界緊緊繫在一起。部分聯繫是直接的方式,例如公司之間彼此認同一個市場,共同提供商品或服務。這些公司共享資訊,促進與新顧客、顧客偏好和商品的使用和取得。至於其他的聯繫則屬於間接方式,必須透過第三者,例如透過顧客資料彙集或是顧客的社群網絡。

Mesh 之所以可以形成氣候,乃是因為我們的一切都已經和其他的人、企業、組織、物品有愈來愈緊密的連結。這是人類史上,首次存在這種遙遠卻可及、隨時開放、相對便宜的互聯性。就像人類的思維比一群神經元要複雜得多,Mesh 的連結,已經引起更複雜與更具挑戰的東西。在人類大腦中,所有的部分(包括 DNA、神經元、腦葉)彼此結構且不斷相互溝通聯繫。我們可以用同樣的方式來說明 Mesh 的多個部分,例如電子、行動通訊、伺服器、服務、合夥人,還有顧客。不過就好比人類的大腦,Mesh 也比各個部分的總和還要龐大得多。如今每個人、每件事,都變成和其他每一個人和每一件事相互連結,例如微網誌推特(Twitter)在二○一○年二月,每天就有高達五千萬則推文。有一種新模式已經誕生,正在持續成長與改變適應。Mesh 顯然衝出了一波高峰,而且它的學習力又強又快。


書名:《10年後,你將找不到實體商店》

《富比士》雜誌:「****Mesh****是未來****10****年重塑企業的重要趨勢。」透過雲端運算、行動網路、社群網站、手機App等科技的虛擬平台,全球已有1,500多家企業、數十種產業,風起雲湧加入戰局淘金;在這裡,不用買、用租、用交換,就可以和所有人「共享」商品或服務。

作者:麗莎.甘絲琪(Lisa Gansky)

甘絲琪是全球網路導航器(Global Network Navigator, GNN)和 Ofoto 等多家網路公司的創辦人兼總裁。她目前指導與投資的幾個社會創投事業包括:新資源銀行(New Resource Bank)、Squidoo、Convio、TasteBook、MePlease、Slide、Instructables 和綠化世界傳媒(Greener World Media)。此外,她也是 Dos Margaritas(以環境保護為目標的社會創投事業)的共同創辦人。甘絲琪現居美國加州納帕(Napa)。

出版社:時報出版

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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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