【書摘】Local Motors打造汽車業的維基型組織
【書摘】Local Motors打造汽車業的維基型組織
2012.02.17 | 創業

 

剛從伊拉克戰爭中退役的海軍陸戰隊員傑伊.羅傑斯(Jay Rogers)最近重返戰場,不過這一回,他的使命不是進入他國領土,也不必穿上軍裝。這一次,他要挑戰的是總令人失望、靠著大筆納稅人的紓困金才得以存活的工業時代汽車業僵化科層體制。

在羅傑斯看來,底特律汽車製造業者沒有能力從耗用汽油的汽車製造商,轉變為世界一流的環保運輸工具製造者,正是他和同袍必須上戰場以取得伊拉克沙漠油源的原因之一。所以,他立志創設一家革命性的汽車製造公司「Local Motors」,使命就是矯正這個問題。

協力創新邁入新境界

當羅傑斯在沙漠上冒著生命危險時,底特律的汽車業正瀕臨瓦解。然而,這些汽車製造公司的執行長似乎對此不以為意,仍然搭乘私人飛機飛來飛去,繼續領取巨額分紅和福利津貼。他們的傲慢過分到令羅傑斯相信,美國該打的仗應該在國內,而非在伊拉克;美國腐蝕衰敗的製造業根基,以及自大蕭條以來最嚴重的經濟衰退,已經導致數百萬美國人陷入貧窮。

羅傑斯認為,徹底改革汽車業可以減輕美國對外國石油的依賴,為美國衰退中的製造業創造就業機會。於是,他在軍中申請哈佛商學院的入學許可,希望得以累積人脈,學習執行他的計劃所需要的本領。兩年後的二○○七年,羅傑斯以名列前茅的成績畢業,旋即創立採用全新經營模式的汽車公司Local Motors。若你想要知道這是怎樣的一家汽車公司,不妨把它想像成和通用(GM)或克萊斯勒(Chrysler)極端相反的經營模式。

羅傑斯沒有招募設計工程師團隊,也沒有設立自家的研發部門。與眾不同的是,他擁有一個來自一百二十一個國家、近五千名設計者的線上社群,這些人參與競賽,並且集體設計新一代的汽車。那麼,汽車零組件呢?除了打造最新型的合成框架,羅傑斯不打算自行製造任何零組件,而是向福特、BMW、賓士等能夠以合理價格供應合適零組件的廠商購買。不同於大型汽車製造商,Local Motors沒有佔地三百萬平方公尺的製造廠,也沒有傳統的供應鏈;羅傑斯建立了一個由三十五家小工廠(位於世界各地)構成的網路,每家工廠僱用當地人,打造針對當地特殊地理環境而設計的汽車。

Local Motors 甚至沒有經銷商,而是由打造汽車的小工廠直接銷售。「我們除掉一切無用的東西,簡化到只剩下基本的必要部分:打造汽車的人和使用汽車的人,」羅傑斯說。因為不需沿著供應鏈一再分割大餅,Local Motors 得以分得汽車售價的更大部分,羅傑斯表示,多出的利潤遠足以支應相對較高的生產成本。底特律的汽車製造商只讓購買者扮演最有限的角色,反觀Local Motors 的顧客則是整個過程中的要角;他們在當地的小工廠參與汽車的設計、銷售、維修和回收,極度熱中者甚至還可以在週末花幾小時幫助組裝汽車。

靠著這種地方分權化的集體協作模式,羅傑斯得以用不到三個月的時間設計出一款新車(底特律的汽車製造商通常得花兩年)。傳統的汽車製造商一般的生產週期是六年,反觀Local Motors 只花十四個月和大約兩百萬美元,就從網站上世界各地設計師的數萬件投稿中,挑選出一款名為「RallyFighter」的設計生產,這是一款可以在泥濘中高速奔馳的越野車。誰會買這款車呢?羅傑斯瞄準參加耐力賽(例如在墨西哥舉行的國際拉力賽)的賽車隊,以及美國西部願意花五萬美元購買一輛輕型、可合法上路的賽車的瘋子。若能賣出兩百五十輛「Rally Fighter」﹂,就能損益平衡,Local Motors 很有信心能夠達到這個數字,因此打算生產兩千輛。社群成員陸續設計出的車款,還包括專為在城市狹窄街道流暢行駛而設計的「Boston Bullet」,以及為都市跑車熱愛者設計的「Miami Roadster」。這些車款將使用電池引擎和替代能源引擎。

有效驅動成長的新工具

當然,由於只專注於利基市場,Local Motors 無法獨力讓汽車產業徹底發生革命。不過,試圖利用底特律的弱點而發財的全新思維創業家,並非只有羅傑斯。有許多新創的汽車公司,如特斯拉汽車(Tesla Motors)、菲斯克汽車(Fisker Automotive)、V汽車(V-Vehicle)和科達汽車(CodaAutomotive),正積極推出電動汽車、汽電混合車和其他類型的創新汽車。位於加州的特斯拉已經售出超過一千輛的全電動敞篷車,並且計劃提高產量,進軍澳洲和一些亞洲國家。這些新創企業一方面填補了工業時代巨人如通用和克萊斯勒等留下的空間,一方面也創造新模式,邀請顧客參與設計與打造流程,和供應商建立真正的夥伴關係,並為整個流程注入迫切需要的創新。

Local Motors 只不過是許多強而有力的創新模式之一。一般人常想到的例子大概是推特、臉書和維基百科,但如同Local Motors的例子所示,協力創新遠非僅於此,它是人們在所選擇的同儕社群中社交、娛樂和交易的新方式,也為個人參與的經濟活動開啟了令人振奮的新機會。

 

書名:打造維基型組織:集體協作的威力

出版社:天下雜誌

 

作者簡介

唐.泰普史考特 Don Tapscott

全球著名的新經濟學家和商業策略大師,被譽為「數位經濟之父」,現任「nGenera Insight」智庫董事會主席。他也是世界最受歡迎的商業演講人之一,《財星》五百大企業中超過半數的CEO們,曾聆聽過他的演講,包括許多重要人物,如美國前總統柯林頓、Google公司執行長施密特等。

安東尼.威廉斯 Anthony D. Williams

現任里斯本智庫(Lisbon Council)資深研究員,並為政府、國際機構與《財星》五百大企業的策略顧問。

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關鍵字: #太陽能
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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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