從Google學如何領導創新發生的四堂課
從Google學如何領導創新發生的四堂課
2012.02.06 | Google

最近行動架站平台Mobify的執行長Igor Faletski參加了Google的「Mobilizing Mobile」研討會,在一場討論如何讓一座城市的基礎建設及及社區行動化的「Go Mobile」議程中,Faletski從Google學到了如何領導創新發生的四個關鍵,這對於新創公司或者整個產業都很有效。

第一堂課:設定大架構

消費者採用行動網路的速度,正大幅超越行動網路體驗的形成。在三年內,使用行動裝置連上網路的比例會超過其他上網方式。Google已經察覺此趨勢,並且希望向更多人指出未來世界趨勢的方向。

透過向別人描繪出未來的景象,Google也同時框出未來可能的樣貌。設定大架構好像對新創公司聽起來像是個遠大的目標,但是這也是讓新創公司能夠聚焦的方式。

新創公司,本來就是在其他人可以看見前預先畫出遠大的景象。沒有遠大的景象,誰會冒著高風險加入你成為共同創辦人?誰會對你投資?誰會向你買產品、租你辦公室、聽你的提案,甚至是支持你的點子?正是這種預見的能力,才能創造市場上的新機會。

第二堂課:讓你的創新具體化

在你確立大架構後,必須展示給你的聽眾。

Google很努力的讓產品可以被使用者或開發者接受,並且也讓使用者盡量可以試用新的產品。

在GoMobile研討會中,Google為此建立了「GoMo Meter」的行動預覽工具,「讓你看見你現在的網站在智慧型手機中如何呈現,並且提供報告告訴你網站的哪些部分有用,哪些部分可以改進」。

「GoMo Meter」包含了Google的推出新產品的幾個哲學:低進入門檻、使用前不需任何投入、簡單易懂的使用介面、並且與使用者有興趣的主題緊密結合。

如何讓新創公司的創新更具體化呢?

開始找出什麼創新對你的客戶才有用,讓他們覺得這個產品是為他們所設計。同時考量你的產品要解決的是什麼人性問題,人性才是決定你產品的關鍵。Redfin的執行長Glenn Kelman曾在成功向創投募資後表示,創投只投資能夠滿足消費者七宗罪的消費公司。

最後,只給使用者最明顯易用的產品,讓使用者可以點點滑鼠或填最少資料即可完成,這些都可以讓你的產品更具體,並引起特定互動。對於新創公司來說,只要你讓人們願意和你的產品互動,你就可以開始影響他們的行為,也就能夠影響他們的想法。

第三堂課:專注、專注、再專注

專注於顧客為何使用你核心產品的部份。

當越來越多用戶在手機上使用Google的核心搜尋產品時,Google投入更多的時間、人力和金錢於發展手機搜尋功能。對於大公司來說,雖然資源很豐富,但是公司也更容易分心和失焦。

對新創的公司,資源雖然稀少,但是專注的自由度和改變專注的焦點也更加容易。「Pivoting」(轉型)雖然是現在很流行的詞彙,但是新創公司必須從達到里程碑中獲得成功,而里程碑象徵著速度。新創企業如果一直轉換方向,最終的結果可能就是繼續打轉。

第四堂課:追蹤微觀的現象,但是從宏觀做決策

Google 之所以成為成功的企業,是透過了解資料的價值,並且搜尋、分析資訊讓其他人可以從中找出意義。

Google可以追蹤Go Mobile活動網站的流量,以了解該活動是否成功,這是從微觀進行的分析。

微觀的數據(如造訪數、轉換率等)是用於追蹤及調整,而宏觀的數據(如年度的行動普及率、流量及營收),則是用來做出決策和聚焦。

比較難的是如何在微觀和宏觀間做出平衡?新創企業每天面對著無數的微觀執行細節工作,每一個微觀的執行細節又會影響宏觀的策略。 

答案是:定期追蹤和自我反省。

在Mobify內部,每週都會由每一位部門主管宣佈他們的主要數據,並且定期追蹤主要數據,並討論這些數據的來源、影響及意義,以及這些數據是不是應該被追蹤。

一個衡量KPI很棒的方式是「ABC」:取得(Acquisitions)、行為(Behaviors)、轉換(Conversions),透過ABC架構,將能平衡微觀和宏觀的數據。

 

來源:Gigaon

關鍵字: #Google #創新創業
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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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