【書摘】同理心的力量—YouTube創業故事
【書摘】同理心的力量—YouTube創業故事
2011.07.29 | 創業

環球電影公司前董事長、現任夢工廠電影公司(DreamWorks Studios)共同董事長史黛西.施奈德(Stacey Snider),二十多年前還是我們公司的總經理時,我第一次聽到她說:「最動人的故事是會牽動人內心而非頭腦。」她的真知灼見立刻打動了我。誰說不是!娛樂界永遠追求領先群倫的最新科技,但是少了情感的催化,再先進的數位或其他特效,也無法讓觀眾產生盪氣迴腸的滿足感。

我所謂的「情感傳輸」(emotional transportation)何所指?那是指在故事裡運作的一套行為與反應的複雜系統,目的在感動觀眾。「有效」的故事能夠激發聽眾的情緒,令人或哭或笑、或惋惜悲歎、或緊張得喘不過氣來、甚至忘情大喊鼓勵劇中人,而這種情感催化作用符合每個聽眾本能的需求。我們要切記,這個道理甚至連商業行為也適用。商人跟其他人一樣,也是從小聽故事長大的。所以任何行業就跟演藝業一樣,感動不了聽眾,就抓不住聽眾,沒有聽眾,即使靠特洛伊木馬也沒法傳達行動呼籲。

推己及人的因素

最具鼓動力量的商場故事,就是其內容觸及講者與聽眾間共同的興趣、目標或困擾。這類故事的威力來自,當聽眾親身體驗過講者所說的感覺或情況,立刻會產生強烈的推己及人效果。這種連結會激發聽眾的同理心,使他對講者產生信任感,並保證對講者的號召會有興趣。

因推己及人而衍生出億萬身價的公司,就是Youtube的故事。創辦人之一查德.賀立(Chad Hurley)曾在我舉辦的說故事研討會上,分享他與另一位創辦人陳士駿,在二○○五年創業維艱時期,對可能的投資人、顧客和新聞媒體自我介紹的故事,誰也沒料到,翌年谷歌就以十六億美元把Youtube買下。賀立說:「Youtube尚未成立前,我們在舊金山有個聚會。我們為賓客拍了不少精彩的畫面,想要上傳到網路上與別的親朋好友分享。問題是我們希望馬上把影片放上去,但是過程卻費時耗力又複雜,完成後的效果也很差。我們覺得十分掃興,原本的快樂時光難以再現。」

他們想到,任何人碰到同樣的情況都會有這種挫折感,因為立即和他人分享正面經驗是人人都會有的念頭。這個體悟告訴他們,問題代表機會。只要能研究出快速、方便、免費又能保持影片原有品質的上傳技術,一定會大受歡迎。

他們接受了這個挑戰,沒日沒夜的工作,創造出有效率、速度快,易使用的工具,讓任何人在任何地點都能同時上傳影片和他人分享。這個故事的圓滿結局,就是Youtube創立成功。

當故事裡的推己及人因素強時,講者最大的受益點就是同理心。陳士駿跟賀立的故事基本上在告訴聽眾:「你我沒有兩樣,我跟你面臨相同的問題和挫折。」公司的第一批投資人相信,陳士駿跟賀立是「一般老百姓」,因身受其苦所以會確保Youtube提供的是老少都會使用的解決方法。Youtube問世後,兩位合夥人繼續述說他們的故事,以減低顧客對新科技可能有的抗拒感,也鼓勵大家多多試用。到二○○六年,Youtube每天有一億支影片受到觀覽,每二十四小時有六萬五千支新片上傳。(取材自第二章)

書名:會說才會贏—打動人心、出奇制勝的故事力

出版社:時報出版

 

作者:彼得.古柏(Peter Guber)

他的事業多采多姿而且成就輝煌,曾任哥倫比亞電影公司製片部總經理、寶麗金公司執行長、索尼影業公司董事長兼執行長,目前是曼德勒娛樂集團(Mandalay Entertainment Group)董事長兼執行長。

他製片、監製的電影,包括《蝙蝠俠》、《午夜快車》、《紫色姊妹花》、《迷霧森林十八年》和《雨人》。古柏目前也經營職棒球隊與球場,並且是職籃NBA金州勇士隊的共同老闆。

他還是加州大學洛杉磯分校教授、《哈佛商業評論》撰稿人。

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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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