【紀念王文璨專題8】品牌策略從3C做起|數位時代 BusinessNext

之前我談的品牌經營多著重在公司的策略，但對一個實際要執行品牌策略的人員來說，也會有一些經常碰到的困難或盲點，其中比較大的挑戰是3C：一是Communicate value（溝通價值），一是Create value（創造價值），最後一個是Capture value（獲取價值）。

溝通是因現在是買方市場，所以企業與消費者間是需要互動溝通來了解需求的，藉此才能知道創新的重點何在。進行溝通之後才能有create value，否則光是裝設一大堆功能、規格，結果使成本、售價變得很高，不見得能真正符合消費者想要的價值。所以要先有communicate value才有carete value，最後真正進到市場裡Capture value。獲取價值的難度也是很高，舉凡通路管理、行銷溝通、品牌整體定位和訂價之間互相的關係，都是行銷學裡實體運作獲取價值的技術面，所以以上三個能力是要做好品牌經營的基本功。

進行溝通有兩種方式，一是從消費者端去詢問，一是從市場趨勢去研究。有些人眼光獨到，所以眼睛一瞄就能清楚社會的脈動，像A公司（指Apple），因此它創造了一個很大的價值，但其實過程中它也有很多的觀察，並不是它就不需要做溝通。有些天生的行銷高手平常就在進行溝通價值，隨時傾聽顧客的聲音，觀察若這代產品做得不好，下一代消費者想要什麼東西，那個過程都是一種溝通價值。

不過就算前面兩個C做得很好，但Capture value不存在，產品好卻沒有通路的話也是個大問題，所以這三塊都是在執行面上的挑戰。

台灣大部分的廠商都自認為創造價值做得很棒，產品一直開發、創新，當然這也是一種經營品牌的方法，但它就變成散彈打鳥，資源就要灑很多，並不是每一個人都能這樣做的。所以品牌經營最好的公司，是一推就會動的。像有的公司是採行機海戰略，但有人卻是一台就能打死所有人，那才叫厲害。

以前雙A公司都面臨過這種情況，但慢慢的user就會比較清楚，要從市場的角度定義回來。以前都是從產品的角度定義過去，但經過行銷能力的提升，現在就不太一樣了。

另外，溝通價值也不只要對消費者進行溝通，很多時候公司內部也要有所共識。本來溝通價值是為了要弄清楚為何產品要這樣規劃、那樣設計？裡頭一定有看到的市場在哪裡、哪些需求是基本的、哪些設計是有效的、哪些又是無效的？當你把這些弄清楚之後，對內的溝通就很容易，共識就會很快凝聚。

但若你是隨便瞎掰，把自己當成user，自認自己喜歡，消費者也會喜歡，或是把主管的意見當作準則，主管說了算，這樣都是比較偏頗的做法。真正的產品行銷高手，是要找到一塊市場，並且真正了解它，然後去檢查是否跟自身的品牌定位相同，這些要素要全部連結在一起，才能稱做稱職的品牌策略執行者。（口述／王文璨整理／楊欣霖）

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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