企業責任是品牌的絕地任務
企業責任是品牌的絕地任務
2006.04.15 |

變革管理專家格理馬第(Vincent Grimaldi)於二○○三年在brandchannel.com網站上曾發表文章指出:「品牌策略太過重要,不可以完全丟給行銷人員處理。」我深表同意,而且我也認為,前述說法在三年後的今天,遠比歷史上任何時刻都更加重要。
當今各種品牌不斷進行肉搏戰,企圖爭取消費者的注意力,還有更重要的,他們的信任感。但是我認為,各家品牌及品牌規劃師都應該偃兵息鼓。信任感並非戰勝者當然獲頒的獎品,它必須透過與所有利害關係人(stakeholders)共同努力,採取負責任的商業手法,經年累月長期培養而得。
本年度世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)召開前所發表的二○○五年十二月調查報告指出,對於全球性大企業的信任感,目前已降至有史以來最低點。在最值得信任的組織排行榜上,非政府組織(NGOs)已經連續第四年名列第一。

信任感是絕對的競爭優勢

對企業的品牌規劃師而言,WEF調查報告意義何在呢?首先而且最切中要害的是,它代表他們的工作愈來愈困難,因為消費者愈來愈不容易被那些精心打造的訊息所唬住。其次,如果企業希望效法那些「較被信賴」的組織,那麼在日常營運當中,必須更加重視社會目標及抱負。我指的不是那些膚淺的所謂「公益行銷」(cause-related marketing),而是真正的企業變革與責任感。
很顯然,那些被認為對於社會最佳福祉有所貢獻的組織,才會得到利害關係人信任。確實,在當今經濟體系中,很多企業都認知到這層關係,而且積極改變品牌形象,以符合利害關係人的期望。但是若欲建立長久的信任感,我認為,應該讓大眾知道,公司所採取的立場是:萬一無法信守承諾時,一定會確實負起責任。
從品牌立場而言,公司其實並不需要捨近求遠,去尋覓激發組織責任感的最佳方法。事關重大時,你會信任誰?我知道我會選誰:那個五官知覺未被蒙蔽的人。 簡而言之,品牌不應該只想一味討好消費者,它必須透明化,坦然揭露真實資訊。而且具有包容性,廣納各方意見,才可望爭取到信任感。
二十一世紀的消費者,熟知各種行銷伎倆,而且在檢視品牌,找出破綻方面也非常內行。所謂破綻就是指消費者得自其他來源的資訊,與品牌本身提供的資訊,兩者間不一致之處。這兩種資訊之間的差異或相似之處,正是當今利害關係人評斷企業責任與責任感的方法之一。 如今擁有「重形象」(image heavy)品牌的公司都知道,即使明知自己沒錯,搞錯的是NGO,還是很難為自己辯護。
就拿鼎鼎有名的NGO「綠色和平組織」(Greenpeace)為例,當它決定盯上某家公司時,往往就有辦法使自己的批判意見介入該公司與消費者之間。理由何在? 因為正如WEF調查報告顯示,一般人認為它比單一公司值得信任。但是公司本身採取透明化策略之後,若與NGO發生衝突,在公司聲譽上所造成的負面衝擊,將可大幅減輕。不過,這種透明化的作法,應該在發生衝突之前就已實施,才不致立刻就被嗤之以鼻,置之不理。

放下身段展現包容性

在眾人眼中,跨國企業愈來愈傲慢,這不見得是因其所作所為或品牌形象使然,反而只是因為其規模龐大所致。很多被這種印象拖累的企業藉由推出廣告攻勢,加以反擊。「英國石油」(British Petroleum, BP)公司改名為「超越石油」(Beyond Petroleum),就是重要案例之一。 我認為,那些批評跨國企業傲慢的偏見,並非在既有企業形象上增添一些材料就可加以扭轉;反之,最好是做一些完全「反傲慢」的事,例如取下耳機,仔細傾聽。
這正是BP的競爭對手雪弗龍石油(Chevron)目前推出全球能源線上辯論(www.willyoujoinus.com)所採取的策略。就現況而言,雪弗龍石油在透明化方面已經往前跨出很大的一步,但是利害關係人仍然未做出最後裁決。該公司是否會採納各方意見,並在政策及實務上做出重大改變呢?答案若為否定,雪弗龍石油的品牌價值將會遭到嚴重破壞。
Armani、Gap、Converse及美國運通( American Express)提供了另一種範例。這些公司似乎聽到廣大群眾對於愛滋病的關切,因此與著名搖滾樂團U2的主唱波諾(Bono),及人道救援組織「債務、愛滋、貿易非洲」(DATA)主席薛瑞佛(Bobby Shriver)合作(此二人深受利害關係人信任),推行「紅色產品」(Product Red)計畫。身為合作夥伴,這些企業只要捐出一部分利潤,用來支援非洲的抗愛滋病計畫,就可以在其零售產品貼上「紅色產品」的標識。
我想大家都會同意,這個新計畫對於參與的公司而言,正是大好良機,評論家甚至新創「企業的社會契機」(Corporate Social Opportunity)一詞來形容。但是我也必須指出,它同時代表重大危機。由於簽署參與這項計畫,這些合作夥伴在無意之間,使利害關係人對它們的期望提高,遠超過其本意。像我本人就因而深切盼望,上述參與者在企業責任方面,能夠成為領導同業的表率。
信任感是二十一世紀企業必備的競爭優勢。在企業追求這項優勢的過程中,品牌規劃師扮演著核心角色。他們必須確保其品牌奠基於資訊透明化,並充分包容利害關係人的意見。至於品牌本身,就讓它以實際行動為基礎,順勢自然地演進發展吧。
所以,最後唯一會受到透明化品牌威脅的,就是那種不按正軌經營的公司,而依我看來,那樣的公司根本就不配獲得成功。

本文作者:布萊迪(Arlo Brady)是Mott MacDonald的顧問、劍橋大學Judge商學院的研究員,也是商業評論家。他的著作(持續性效果:二十一世紀企業名譽再省思)(The Sustainability Effect, rethinking corporate reputation in the 21st Century.)於二○○五年出版。

本文授權自Interbrand旗下網站brandchannel.com 。
原文網址:http://www.brandchannel.com/brand_speak.asp?bs_id=133

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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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