LinkedIn如何將你的履歷變身為印鈔機(下)
LinkedIn如何將你的履歷變身為印鈔機(下)
2012.07.03 |

最早負責推銷Recruiter服務的員工Nathan Egan,現在自行創業People Linx,這是一家社群商業解決方案公司;2008年,他以每個帳戶5000美元向各大企業兜售Recruiter服務,當時他最擔心客戶無法接受這個價格,結果沒想到銀行業者和顧問公司一點也不在乎價格,不到一個月的時間,LinkedIn改變了遊戲規則,最少要買3個帳戶,總價2.1萬美元起跳。同一時間,LinkedIn進行管理改組,當時的執行長(也是創辦人)的Hoffman像是一位創投業者,2008年找來經理人Dan Nye負責公司營運,不過當時LinkedIn面臨財務困境,許多專案也處於落後狀態;2008年從雅虎找來Weiner,數月後就接手執行長一職。

對網路相當瘋狂的Jeff Weiner,大學時期(1992年)就嘗試開發桌面電話會議工具,畢業後進入Warner Bros.,提出大膽的數位策略報告,讓大家都注意到這位只有24歲的年輕人。2001年加入雅虎,由於擁有過人的應用數學天分,專精於資訊驅動決策,最後負責雅虎最重要的電子郵件、搜尋、和新聞業務等。來到LinkedIn,上任後的數星期當中,一直在進行「聆聽」的工作,和338位員工進行面對面的談話以及小型團體會議。不採取雅虎的多方發展策略,而是想著如何把簡單的事情做好:重整網站、降低出錯率,進行大量測試、瞭解用戶想什麼。只有將產品做好之後,才能開始拼命想著:銷售、銷售、再銷售。

Weiner把創辦人Hoffman開始的創業念頭濃縮成精簡信念:「大規模地聯繫人才和工作機會」,2011年5月成功公開上市。至於創辦人Hoffman還是LinkedIn的執行董事長和公司最大股東,持股18%,市價接近18億美元,而Hoffman現在的心力都投入在創投公司Greylock Partners,是矽谷相當出名的創投業者之一。

今年稍早,LinkedIn推出針對企業雇主的Talent Pipeline服務,企業可以藉此先追蹤還未準備跳槽,但是企業對他們相當有興趣的人選。此外,LinkedIn資料科學家Peter Skomoroch負責開發分析會員資料的方法,進一步頗析不同人選的專業技能差異。LinkedIn產品管理副總David Hahn相當有信心地表示,就算未來五年沒有人去做任何事情改善Recruiter服務,這個產品還是可以每天不斷變好。因為只要會員人數不斷增加,服務地區不斷擴大,這些成長趨勢對LinkedIn來說就是最寶貴也最重要的事。

不過,LinkedIn還是存在了社群網站都會面臨的問題,這個每秒鐘就增加兩位會員的網站,很容易就成為駭客鎖定目標,上個月俄羅斯駭客組織宣稱盜取了LinkedIn的650萬名用戶密碼,雖然沒有用戶因此事件而被他人登入,不過這次攻擊事件顯示LinkedIn還是要在安全系統上加把勁。Weiner表示攻擊事件之後,公司立刻採取更多安全措施。

目前,LinkedIn有60%會員來自美國以外的市場,但是海外營收在總營收占比只有36%。如果可以拉近兩個數字之間的差異,LinkedIn利潤還可以繼續看漲,這就是為何LinkedIn過去一年內要在德國、日本、巴西、印度、西班牙和香港等地區設立辦事處。

Weiner想得更長遠,希望利用LinkedIn創造一個「經濟圖譜」(economic graph),指明企業所需技能和全球可用人才之間的關係,他認為需要五至十年的時間才能將這份經濟圖譜建立完成;若真能存在,對全球33億工作人口和就職市場的影響將不可言喻。

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LinkedIn如何將你的履歷變身為印鈔機(中)

出自forbes

關鍵字: #LinkedIn
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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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