近來名模成了一種商品,和代言產品、媒體構成一個堅不可破的三角關係,帶動了一個又一個好話題、好生意。名模經濟已行之有年的日本,從早期的松菜菜子、藤原紀香、中期的米倉涼子到近期的伊東美,無一不是模特兒出身,培養一定支持度後,轉而進入演藝圈,多方位發展。
而日本最近跟台灣林志玲一樣爆紅到成為社會現象的,是日本媒體和廣大粉絲暱稱為「Ebi Chan」的原友里。Chan這個字是日文裡對可愛女性的暱稱,Ebi則是原友里名字第一個字的日語發音。如果你問日本現在二十到三十歲的女生,她們最想要當的人是誰,可能十個有八個會說她們想要成為Ebi Chan。日本媒體所公布的當紅話題人物排名中,Ebi Chan的名次甚至和小泉首相相當。
從支持者的回應看來,Ebi Chan已經與「幸福的形狀」劃上等號,只要是她穿過的衣服、拿過的包包、代言的產品,無一不在全日本造成搶購。原友里代表的是可愛、有氣質的大小姐風範,蕾絲、淺褐色用電棒燙過的頭髮、大而神秘的眼睛、洋溢幸福的笑容,都讓你想要和她談一場戀愛。
原友里和林志玲相似之處,不只在於兩人都是身材好的美女,還有更深的社會心理層次意涵。在「傳統女性意識」逐漸稀薄的台灣和日本社會,她們帶我們回到純真年代,找回溫和善良、可愛有禮的完美女性典範,所以在台灣林志玲熱不衰;而日本過度競爭而疲憊的時尚產業,則有甜美無害的Ebi Chan,靠著販賣「女人的幸福感」開啟潮流。
原友里今年二十六歲,出身於宮崎縣一個小康家庭。儘管二○○二年底才開始平面模特兒生涯,卻在二○○五年底靠著她所專屬的雜誌《Can Cam》,建立廣泛的知名度,如今她不但是《Can Cam》的當家名模,她的身影更每每出現在資生堂的廣告和多部日劇中。就連台北捷運車站,都可以看到她穿著比基尼的防曬乳廣告。
而一手打造原友里的雜誌《Can Cam》,對許多關注日本女性時尚的讀者可能不陌生,日本女大學生和年輕OL(辦公室女郎)都視《Can Cam》為時尚寶典。《Can Cam》創刊於一九八二年,取名為「I can campus」(在校園熱門的女生),目標讀者為十八到二十五歲的年輕女性。
日本女性時尚雜誌市場向來由《JJ》獨占鰲頭,《JJ》的風格是比較性感的、一○九辣妹風的(一○九是澀谷一家服飾百貨公司的名字,為日本新新人類流行服飾的大本營),而《Can Cam》則訴求有氣質小姐的可愛風。兩本雜誌都擅長以經營專屬模特兒建立雜誌風格,也都和時尚品牌建立夥伴關係,如《JJ》雜誌和Cecil Macbee(一○九風當紅女子品牌),以及日本當紅OL品牌如Indivi等新產品企劃,據說都有《Can Cam》記者著力的身影。
《Can Cam》發行量本來一直居於《JJ》之後,但在二○○一年總編輯大西就任後,《Can Cam》從三十二萬本一路成長到六十萬本,而《JJ》發行量卻從四十七萬本掉到今年的二十六萬本。加上即將新發刊的《姊姊Can Cam》(目標二十五到三十歲,已從大學畢業的舊《Can Cam》讀者),合併發行量已經成長到八十萬本,這個龐大出版量背後所隱含的,不只是近年甜美女孩風戰勝一○九辣妹風的流行趨勢,更為《Can Cam》主導商業市場的影響力,做了最好的「民意背書」。
很多日本女生是依照自己心愛的模特兒為範本購物,只要模特兒一穿,產品等於有了票房保證。「儘管我們事前做的市場調查告訴我們藍色洋裝會大賣,但如果Ebi Chan穿在身上的是白色,那藍色一定乏人問津,」長期和《Can Cam》雜誌合作的品牌「Pride glide」商品課長谷口,曾向日本媒體這樣表示。
《Can Cam》的秘密武器除了原友里,更有其他十位專屬模特兒,《Can Cam》把每個模特兒當成各別品牌經營,和不同的廠商建立合縱連橫的關係,綜合起來,「Can Cam」這個名詞就是一個超級品牌。
《Can Cam》開始主導新品牌的創立,結合設計師和記者所長,再把產品和模特兒結合,消費者透過認同模特兒,也認同新品牌。《Can Cam》更跨足出版界,經營商品郵購和網路電視台,利用綿密的商業網路和成功的粉絲俱樂部經營手法,全面進攻最敢消費的OL荷包。
日本經營名模經濟的手法實在令人佩服,不論Ebi Chan是否超越偶像的符號意義,也不論《Can Cam》是否達成大西總編輯「做個像巨人般的雜誌」經營目標,我卻已經開始研究原友里的流行秘密。嗯,如果把頭髮捲成這樣,也許我也可以像她一樣可愛……
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。
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。
「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。
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