諾基亞前高層痛批埃洛普~沒有藍圖規畫的CEO,像是只顧成本的CFO
諾基亞前高層痛批埃洛普~沒有藍圖規畫的CEO,像是只顧成本的CFO
2012.04.26 | 行銷

如果問到哪一家歐洲科技公司曾經風光引領該產業,卻又以極快的速度失去營收、客戶、和員工?答案呼之欲出,就是諾基亞。在行動產業命運大逆轉的前手機業龍頭,已經成為芬蘭父母告誡孩子的經典案例。

當蘋果和Google大舉破壞行動產業規則,諾基亞不得不改變自己,儘管擁有全球市占最高的塞班(Symbian)作業系統,但是請來的該公司首位非芬蘭裔執行長埃洛普(Stephen Elop),卻選擇以迅雷不及掩耳的速度轉向微軟Windows Phone作業系統,也註定了諾基亞以前所未有的速度流失手上的現金和客戶。

諾基亞最新一季的財報顯示損失高達13億歐元,營收比去年同期下跌30億歐元,更別再提遠遠落後iOS和Android,疲弱不振的智慧型手機市占。

財報公布之後,信用評等機構Moody發表降級報告,認為從賽班系統轉換到微軟系統的過渡期間,塞班手機銷售掉太快,新推出的Lumia手機又未如預期大賣;不只如此,另一家國際信用評等機構惠譽也將諾基亞降評,認為表現太差的諾基亞接下來很難再向銀行借到錢,恐怕會引爆投資者的恐慌疑慮。

2006~2009年曾負責塞班系統,並且曾任塞班基金會執行總裁的威廉姆斯(Lee Williams)表示,埃洛普看得不夠遠,沒有完整規劃,即便已經上任二至三年,還是沒有明確的發展路線,這是一家已經不存在願景的公司。他回想在埃洛普上任前,諾基亞絕對不會放棄領先的市場地位,總是時時談論著未來發展。

威廉姆斯認為執行長存在目的是為了讓投資者和客戶瞭解公司接下來的發展方向,並且提供讓人滿意的財報。但是埃洛普卻像是一位超級務實的財務長,時時刻刻控制成本、關心內部狀況,根本沒有為團隊畫出未來藍圖。

諾基亞真正的問題不是缺乏改變的意願,真正有意義的改變是問題之一,更基本的是要捨棄自滿和鬆散的態度,承擔風險和失敗,要知道哪些事情不管用、又該花多少時間才能把事情做到對,「管理」就在此發揮作用。不過,埃洛普選擇的是和微軟合作,後續導致人才流失,高層主管紛紛離去,取而代之的卻是微軟。

威廉姆斯相信諾基亞原本是處在有利的市場位置,策略上當然可納入微軟系統,但前提是不能捨棄塞班和MeeGo,頂多是引入一至兩款的微軟手機,對於埃洛普完全押寶微軟手機,視為比賽中唯一賽馬的作法相當不以為然。

威廉姆斯嚴厲批評,當他還在諾基亞時,前十大賺錢產品當中,塞班手機就占了七款,目前塞班手機每季出貨達2千萬台,Lumia卻只有2百萬台。威廉姆斯認為埃洛普親手殺死了諾基亞的大金牛(cash-cow),錯在把雞蛋放在同一個籃子裡,因為即使是操作繁複的塞班手機,還是保有諾基亞的最後底線。

威廉姆斯提及,董事會一直希望能將美國企業文化的魔力一點一滴注入至公司體系,事實證明埃洛普的「文化魔力」並沒有讓諾基亞變得更好。試圖「美國化」的諾基亞,應該要謹記自己身上流的是擁有「極端」軟體和硬體專業的「芬蘭」血液。

出自CNET UK

關鍵字: #Nokia #Windows
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

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。

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圖/ 數位時代

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。

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圖/ 數位時代

「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。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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