從電信營運商到遊戲,日本「行動帝國」給我們的啟示
從電信營運商到遊戲,日本「行動帝國」給我們的啟示
2014.02.12 | 科技

日本三大電信營運商NTT、KDDI、軟銀的營運模式、行動支付領域以及遊戲行業的發展可以給我們很大啟示。

日本作為移動互聯網的先驅之國,和我們有著極其相似的文化背景,更可以從中發現未來。

回家路上在讀一本關於日本移動互聯網的書《移動的帝國》,看了一半,所以打算把自己的感受寫下來。想談談我看到了什麼,主要談日本移動互聯網的成熟生態對於國內移動互聯網生態的啟示。

第一部分、電信營運商

1. 下沉

NTT的i-mode模式,該模式是一個超級的SP服務,橫掃功能手機時代,將天氣,購物,音樂,等一系列服務從營運商底層整合,成為一個超級大帝國。但最後敗於iPhone的完美體系,iPhone贏在日本的最大關鍵在於用硬件OTT了營運商,營運商做的底層,而iPhone跨越了底層。

作為曾經是全球最大的行動營運商,作為一個昔日的王者,現在也在走下坡路,也在嘗試去「電信化」的轉型。目前的NTT開始朝家庭服務體系去走,做出了「去電信化」的決心,開始朝智慧家居領域,用戶大數據健康監控發力。NTT走的路是正在尋找更加底層的戰略,一言蔽之為「下沉」。

2. 邊緣需求

KDDI,談到KDDI,想必所有人都會想到稻盛和夫這位創始人,起初的KDDI靠著巨大的價格優勢,在NTT的巨大優勢下居然破土而出,其抓住的就是被巨頭NTT忽視的年輕人市場,而KDDI抓住這個機遇從邊緣起家,最後打出一片格局。但由於iPhone的雄起,KDDI也面臨了巨大的衝擊。

在iPhone衝擊後,KDDI開始了SmartPass戰略。該戰略再次讓KDDI鹹魚翻身,KDDI通過研究用戶行為,發現用戶喜歡且能用到的APP不超過10個,也就是說,如果KDDI為人們推薦最優質的那500個應用,那麼足以撐下這片市場。於是KDDI以月租費390日元的費用向年輕人推出SmartPass,而用戶不必再單獨去購買那些優質應用,省下了大筆開支,結果大受歡迎。

從KDDI對抗NTT再到其推出SmartPass模式,我們可以看到KDDI兩次都把焦點聚焦在了巨頭不被注視的領域,從邊緣打入中心,最終漂亮的活了下來。而這種靈感的來源則在於其對於用戶行為的深入研究,再利用自身資源的整合,傾盡全力的結果。

回想起稻盛和夫創辦KDDI時最樸素的願望,用其一生只為了國民能夠獲得更便宜的通訊費用。心無小我,以無私之心去尋求與大眾的融合,自然會得到大眾的歡迎。

3. 自廢武功

軟銀,這是一個非常響亮的名字。孫正義本來就是具有前瞻視野的人,他​​的種種事蹟就不多說了。來談軟銀如何博弈的。

關鍵一,豪賭價格戰。在日本政府宣布用戶可以自由「攜號轉網」,手機門號可以進入和退出任意營運商的前一天,軟銀宣布入其網用戶可以免費互通電話,互通短信等優惠措施。原本軟銀的基地台設施就是三大運營商中最差的,政府此舉一出勢必會導致大量用戶的流出,而軟銀的出擊卻是出其不意,讓用戶流向它的囊中。

評價此次戰役,在價格大戰中,往往小的一方更有先發制人的優勢,而大的那一方由於各種盤根錯節的因素,只能導致其被動。這和360的免費戰很像。

關鍵二,iPhone。當時iPhone進入日本時,對於合作的營運商有苛刻的要求,NTT,KDDI都沒有接受,但軟銀毫不拒絕的接受了iPhone開出的條件,並且創新型的推出了「0」元入網,「 0」元購機的機會,用戶暴漲。

在這之中,我們越發確定,軟銀沒有NTT和KDDI那種營運商基因的限制,他的起步就是「無電信化」,這種天外來物的每次行為,完全讓對手措手不及。當然,這一切歸功於領導人的眼界。關於孫正義那個的「時間機器」理論,各位有興趣可以查看一下。

關鍵三,明智的差異化。軟銀的信號是三家營運商中非常差的,他並沒有投入大量資源去建設基地台設施,而是採取了更加差異化的做法去滿足用戶。首先軟銀的用戶絕大多數都是iPhone用戶,而iPhone用戶大多集中在城市,去偏遠郊區的一般都很少,軟銀抓住了這點,將城市中的基地台做好,然後再通過各種調查,一步步小心的擴大基地台範圍。其次,軟銀並沒有花大量的精力鋪設2G網路,而是非常聰明的開通了WIFI服務,在百貨商場,在麥當勞的門口都會貼上軟銀的WIFI廣告,此舉大受歡迎。

關於軟銀的差異化戰確實打得漂亮,在智慧手機時代,軟銀深刻的理解到了用戶會在流量上有更巨大的需求,將賭注壓在WIFI,而不是成本更高、更繁重的基礎設備上。

 

我所總結出關於未來的這幾個字,和營運商有關也一定和未來的公司有關。

一,下沉。朝著物聯網的方向,朝著大數據健康的方向去整合。

二,邊緣需求。不被發現但一直存在的需求,只需要整合資源的去滿足他們,這些邊緣性的需求很可能會是未來的中心。

三,自廢武功。軟銀就是一家不斷自廢武功的公司,不斷在整個日本的營運市場攪局,幾乎每次獲勝。任何一家成功的公司都會有依賴其原有的成功路徑,而時代的發展注定會讓這些優勢的地位減弱甚至最後消失,如果公司要想不斷進步,只有達到斷臂求生的意志才能自我拯救,方死方生,方能破局。

 

第二部分、其他領域的啟示

1. 行動支付與O2O啟示:合作

如果中國的BAT或者銀聯想從日本發達的行動支付市場上尋找啟示,注定只能無功而返。原因在於日本擁有發達的線下零售產業,早在樂天這樣的線上商城之前就​​已經進行過優勝劣汰的血戰,導致市場的高度成熟,已經充分被各大優秀商家統治,而這些商家擁有高度的用戶服務體驗優勢,所以自然能和行動支付結合的很好。

反觀中國現況,零售業受到淘寶、京東等電商大規模衝擊的原因還在於零售行業的不成熟。中國的情況與日本完全不同,日本是當零售業市場成熟後再進入網路電商時代,而我國是在零售業不成熟時就已經引來了網路電商大潮,沒有可比性。

此外,BAT、銀聯都有一家獨大統治上下游的想法(現金流,手機終端,消費終端,消費商家等都想控制),反觀日本則不是如此,日本的上下游均有很好的合作機制互不牽扯,擁有更強的開放性。

所以我們目前的行動支付面臨兩個問題:第一是零售行業的落後;第二是巨頭們都想一統天下的心態。

日本給我們的啟示則有兩個:

第一,線上網路公司應當加強對於線下資源的挖掘,進行更加網路化的引導。

第二,由於巨頭們都想吃獨食,戰亂不斷,雖說競爭過後一定會出現一個很好的生態,但長期來看這樣的角逐也在嚴重拖延我們進入行動支付的大時代。消費者更需要一個集中化、一體化的體驗服務,這是最終的本質。日本的合作精神給了我們很好的借鑒,中國吃獨食的習慣或許正是反思之時。

2. 遊戲啟示:趨勢,文化,情懷

第一,趨勢

先談一個敗局GREE公司,讓我們試著從敗局中找到關鍵。

日本由於是一個行動發達的國家,所以遊戲公司GREE率先在功能機上嚐到了甜頭,而功能機的遊戲都以網頁為主。到了智慧手機時代,App遊戲崛起,而GREE卻始終未在App端發力,其開發的App不過是一個框架中套著網頁而已,相比於App,用戶體驗極差。但GREE並未引起注意,直到其市場份額下降到一定級別後,才痛定思痛的走向App開發。

這件事對所有公司都是一樣的,時代一旦到來,所有仍舊想要活在成功基因裡的公司都將被殘酷的淘汰然後死去。

第二,文化

日本在文化上和中國有很大的相似性,但是日本公司進軍中國,而中國公司進軍日本時,絕大公司全部受挫。這之中就是一種文化因素,日本最強盛的遊戲是卡牌遊戲,而卡牌遊戲又是基於日本發達的動漫產業才有如此蓬勃發展。而中國則沒有如此強大的動漫文化,要想理解自然困難重重。

其次,日本的行動遊戲行業最主要的支撐人群是地鐵一族,需要了解日本遊戲行業則需要深刻的了解地鐵一族的生存狀態。酷遊的創始人通過觀察從地鐵出來的浩浩蕩蕩的人群後得出結論「日本是一個競爭極其激烈的國家,同樣,他們會在遊戲中表現出來」。

除了​​動漫和地鐵一族,日本還有其他獨有的文化。比如日本不喜歡第一視角的FPS美國射擊遊戲等等(但FPS射擊遊戲如《穿越火線》卻在中國大紅大紫)。必須深入其中才能有所得。

第三,情懷

日本是一個具有匠人精神的國家,所以他們所做的遊戲都是精品,這是中國遊戲所缺乏的。中國游戲更加導向於如何讓玩家付費而設計,但是日本遊戲則更多的充滿理想主義色彩。

佔領日本1/10人口的《龍族拼圖》創始人森下一喜給出如何做出優秀遊戲的答案──「我們要做讓普通玩家能夠不花錢也能夠快樂玩下去的遊戲。」

光這一點理想主義精神就打敗了很多中國企業。速生的東西也必然速死,其創始人的短視會決定企業是否長遠的命運。情懷是基​​業長青的根基。

3. 麥當勞大數據行銷閉環:代表未來

當中國和美國的大數據尚處在摸索階段,日本的麥當勞早已一馬當先作出了表率。我們再看其閉環建設來找到啟示。

第一階段:紙質優惠券。成本高,投放不精準。

第二階段:2003年開始提供在手機網站上下載優惠券,到店出示就享受打折。

第三階段:要求享受優惠券服務的人註冊,並蒐集他們的資訊。 2007年9月,麥當勞手機網站的會員數到達500萬人。

第四階段:發展基於手機NFC支付的優惠券服務。形成完整的O2O閉環。至此麥當勞可以開始進行一系列精準化的優惠推薦,諸如給周六週日頻繁購買咖啡的用戶發送兌換券,對於有一段時間沒有去的客戶發送打折券等等,行銷效果明顯。

目前中國快餐的狀態處於第二階段,也就說需要拿著優惠券去購買產品才能打折,資訊化程度並不高,沒有精準的大數據資訊可以利用。要想做到日本麥當勞的效果,我們要做的就是引導習慣。

日本的麥當勞行銷閉環成功,讓我們看到了大數據O2O閉環行銷並不是什麼天馬行空,而是實實在在已經存在的事情,這同時也是全球行動互聯網未來的大趨勢。要想達成則有賴於整個生態環境的推進。

 

結語

日本這三大電信營運商,給了我們很大啟示。日本作為行動互聯網的先驅之國,並且和我們有著極其相似的文化背景,更可以從中發現未來。

最後,任何有勇氣​​的嘗試都值得尊敬,尤其是失敗。因為他們沒有活在成功的基因裡,他們就連死,也是光榮的死在創新的路上。

出自鈦媒體

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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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