【蘇麗媚專欄】讓「需要」到「想要」的好故事
【蘇麗媚專欄】讓「需要」到「想要」的好故事
2013.03.01 | 創業

一個普通的杯子,可能只賣100元。但若從這杯子說出一段讓消費者感到共鳴的故事,那麼售價就可能由消費者「需要」的功能取向,變成精神或心靈層次上「想要」的價值。

全球下載次數超過10億、已有超過200個夥伴開發相關周邊商品,這是來自芬蘭的「憤怒鳥」;推出一年,用戶總數就突破5000萬,這是來日本與韓國聯手的「Line」。這兩個例子,不只是說明了一個行動匯流時代的商機,成功背後的共同關鍵在於:它們都說了一個好故事。

當紅色小鳥用力擊倒豬頭時,它讓上班族找到解悶的出口;Line裡面的四個角色,很多人都可以畫出比這更好的,但因為有著金髮男的自戀故事,它們就有了生命力跟溫度,不然它跟微信又有什麼不一樣,跟那個WhatsApp又有什麼不一樣?

以前在我的產業背景裡面,「說故事」是最重要的一件事,但說故事不應該只是放在單一產業或戲劇這件事上面。特別是當我們面對這樣多元匯流的環境,每天訊息量這麼多,觀眾或消費者為什麼要記得你?消費者會對一件事物有興趣,往往都是因為這個事物傳達了人們心中遺失的美好,也可能是彌補了心裡某一角落缺憾。

做為一個從台灣出發的經營者,必須先愛上自己的原鄉文化,因為那才是屬於我們的,當這些東西存在,才有國際化的資格。比如穿梭台北巷弄間的消防栓,或是馬路上密度幾乎世界第一的氣孔蓋,這些我們日常生活中的小東西,其實就是一種獨特的生活風景,透過故事的包裝轉換,就會很有味道。

現在我們在推動一個用各類敘事方式演繹故事的實驗室Story Lab9,故事創作的養分,其實就來自我們腳踩的這塊土地。在Story Lab9用不可被取代的原鄉符號及媒介說故事,不只發現漸成獨特氛圍巷弄文化的動人,也投入原鄉特色題材的研發。比方說我們開始研究台灣的蝴蝶,台灣蝴蝶有四十到五十種是只有台灣有的特有種,每一種翅膀的形狀、顏色、還有斑紋,就是一個最棒的美學設計題目。

掌握了符號,就能夠進一步發展故事,然後原鄉符號故事再連結到產業。一個普通的杯子,可能只賣100元。但若從這杯子說出一段讓消費者感到共鳴的故事,那麼售價就可能由消費者「需要」的功能取向,變成精神或心靈層次上「想要」的價值。

我們跟全球獲得最多國際設計大獎的華人設計師謝榮雅合作。他以設計結合科技應用推出解凍板、奶油刀一系列的產品,設計或功能都很不錯,但真正打動我們的是產品設計中的「溫度」概念。當概念出來後,故事就可以發展出很多有趣的切入點。

文化創意產業不應該被窄化成一個好像手作品或者是一個藝術,它必須要承載著可被體驗的生活,透過故事呈現有態度的共同性創造力。 

推動平台串聯、異業結合,我們都希望去發現更多「能說自己土地故事」的產業人才,幫所有的品牌說故事。我們做的並不是必然對,但至少要探索新邏輯。先把產業感跟狀態做出來,大家就能夠互相學習,文創產業才有往下走的可能。

[蘇麗媚]前三立電視執行副總,目前以個人身分創辦夢田文創,探索在數位匯流的無序結構「流經濟」大趨勢下,實驗跨產業、跨平台、跨市場的文創產業「流經濟」的各種可能性。

出自數位時代雜誌2012年9月號

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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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