【紀念王文璨專題11】打破品牌形象的迷思
【紀念王文璨專題11】打破品牌形象的迷思
2012.04.04 | 行銷

品牌建立之後,接下來要進行的就是品牌管理。由於品牌已經建立口碑,有一堆人對你抱持著期待,既使需要排隊也願意排隊購買,所以品牌管理就是要管理這期待後頭的品質的履行(deliver),要管理商品的品質履行程度是高於或低於消費者的期待。

例如在網路上賣便宜泡麵起家的阿舍乾麵,有一陣子的聲譽就掉了下來,一個品牌本來應該是正資產,突然間變成負資產,那是很可怕的一件事,所以必須試著在溝通價值(Communicate value)、創造價值(Create value)與獲取價值(Capture value)之間取得平衡。

因此品牌管理也就是要使品牌定位等於品牌形象,就是人家認知的你,和真正的你必須要是等號。就像我們在職場中,有時會覺得怎麼自己明明能力很好,但偏偏就是沒有獲得賞識,這種識別度不錯,但其實形象卻很低的情況,這就是沒有做好品牌形象的管理。要管理好品牌形象,就是要把自己真正的內在好處與優點去做溝通,讓大家知道,去接觸、去傳播,這樣大家才會發現你的優點。

當然有些情況是自己覺得自己很棒,但實際上品牌定位並不怎樣,這就像年輕人在做網路品牌的情況,可能它起來得很快,但掉下去也很快,因為它在品牌的 「識別」跟「形象」之間並沒有去做好管理,這也就是品牌管理的迷思。

許多人以為品牌管理是在做品牌形象(brand image),這是不對的。要管理品牌形象,得要先有品牌識別(brand identity),有幾分能力才能說幾分話。你要做得到才講,做不到不要亂講,如果做得到十分就講十分,千萬不要很客氣地只講七分,如果只有七分也千萬不要講成十分。

在網路上起家的賣家,有許多比較上進的人已經在想如何進行品牌識別的管理。我認為第一步應該是要先想清楚自己存在的價值,因為消費者會喜歡你是因為你存在的價值,所以這個存在的價值是不能亂變的,如果一下子做這個,一下子做那個,那就完蛋了。品牌的堅持在於價值要一直繼續、一直履行,很多時候市場會跟你講東講西,告訴你潮流在變,那都是正常的,但你要清楚自己在堅持什麼。

如果你是堅持創新,像蘋果一樣,那就要每次出來發表新產品時,都能有讓人眼睛一亮的商品,這就叫做始終如一(consistent),它是一個承諾,也是一種堅持。所以品牌到最後的定位就會變成品牌的承諾,重點是你在承諾什麼東西?如果你給消費者的品牌承諾是最高品質,但商品使用起來卻常常出現問題,那反倒會成為一種負面的印象。

所以品牌承諾對消費者來說是可以實際感受到的、對他是有意義的,那種承諾才是好的,而且通常是要將功能性和情感性兜在一起。就像Vovlo有一陣子將品牌形象從強調安全,調整為加入for life 的訴求,整個品牌的承諾就改變了,成為很能符合消費者需求的品牌承諾。 (口述/王文璨  整理/楊欣霖)

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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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