缺乏操作社群媒體的靈感嗎？不妨參考老牌企業「奇異」的創新|數位時代 BusinessNext

奇異的社群媒體曝光

和其他傳統企業不同，奇異很早就看到社群媒體的趨勢和威力，不只於 2013 年 Vine 微影片平台推出的第二天就註冊帳號，成為 Vine 上 20 個具有最多追蹤者的品牌之一，在其他各大社群媒體平台，像是臉書、推特、Instagram、Pinterest、YouTube、Tumblr 和 LinkedIn 上也都可以看到奇異的足跡。

奇異靠著創新以及以觀眾為導向的社群媒體經營方式，去年在美國科技/廣告/行銷公司 Digiday 所舉辦的「Digiday 內容行銷競賽」中，一舉拿下四個大獎，包括「最佳 Twitter 經營獎」、「最佳 Vine 平台品牌」、「最佳 Instagram 平台品牌」，以及「最佳 Pinterest 經營獎」。

奇異經營社群媒體有甚麼秘訣呢？除了積極地在平台上分享自行拍攝創作的原生圖片和影片，奇異也會不定期地推出大規模線上宣傳活動，提供網路民眾和品牌互動的機會。

舉奇異經營 Vine 平台為例，雖然 Vine 平台上只能分享不超過 6 秒的小影片，但奇異卻在這六秒內將奇異精神與 Vine 平台特性巧妙結合，像是透過熱門標籤「#6秒鐘科學」（#6SecondScience），在 Vine 平台上提供各種自行拍攝的 6 秒鐘精彩科學實驗短片。這些 6 秒影片讓科學變得不再艱難而有趣，不只徹底吸引平台用戶的目光，也展現出奇異的創新科學研究精神，成功地塑造品牌形象。

由於「#6秒鐘科學」擁有極高人氣，相關影片連結在臉書和推特上被分享超過 3 萬次，奇異也順勢推出線上「#6秒鐘科學節」（#6SecondScience Festival）和追蹤者互動。奇異邀請追蹤者上傳自己的科學實驗微影片，並在一個星期內就收到超過 6 百則來自全球的小短片，奇異自己的 Vine 帳戶也快速增加 4 萬多名追蹤者。

奇異另外一個有名的 Vine 專屬線上活動則是「#重力日」（#GravityDay），以牛頓因為被蘋果砸到頭而發現地心引力為主軸，邀請追蹤者在三天的活動內，拍攝「接到蘋果再將蘋果拋出螢幕」的6 秒微影片。透過巧秒串聯全部短片，奇異成功創下全世界最長的「虛擬蘋果拋丟接龍」，也再一次引起話題，成功達到品牌行銷。

YouTube 平台上的內容行銷

奇異操作社群媒體的企圖心，還包括和製作 YouTube 影片知名的全球媒體公司 FullScreen 及其他網路「影響者」（Influencer）們合作，在 YouTube 上推出原生「科學/科技」影片。這些影片追隨著知名影片部落客的視角來探討科學或科技主題，透過奇異內部的科技展示，以及訪問奇異內部科學家，將艱澀的科學以深入淺出且生動的方式呈現。

目的之一是希望藉由影片部落客的高人氣，將奇異品牌推廣給更多觀眾；同時，也希望藉由影片播送，讓更多潛在用戶看到奇異的科學專業，以及日新月異的進步和創新。

奇異合作的首批影片部落客中，包括 YouTube 平台上慢動作影片類別中的人氣頻道「The Slow Mo Guys」的兩位主持人，該頻道有超過 5 百萬的追蹤者，以及超過 5 億的瀏覽量。兩位主持人被邀請到奇異位於紐約的實驗室總部，透過慢動作技術來拍攝實驗室中的有趣研究。「The Slow Mo Guys」頻道和奇異合作了拍攝 3 支影片，加起來總共吸引超過 5 百萬的瀏覽量，且幫助奇異的 YouTube 帳號訂閱者成長 2 成。

奇異也在今年三月宣布一項全新「創作者駐村計畫」（Creator-in-Residence），第一期的駐村創作者莎莉·蓓姬（Sally Le Page）不只是英國 YouTube 上知名的影片部落客，也是英國牛津大學的生物學博士候選人，奇異看重的就是她具有專業知識，又擅長影片互動的獨有特質。

在莎莉·蓓姬「駐村」奇異的三個月中，他們將合作推出多部結合流行文化和科學的短片。甫推出的第一支影片主題圍繞著近期科幻片《成人世界》（Chappie）中的機器人，透過奇異公司內部的科技分享，莎莉·蓓姬帶領觀眾認識真實世界中的機器人研究進展，以及了解科幻片中哪些屬於想像情節，哪些則已經接近真實發展。

在新媒體的世代，有效的品牌行銷和形象經營，其實可以透過專業的社群媒體操作，包括持續發佈吸引人的原生內容、創造與用戶互動機會，並配合平台特性計畫性地發布訊息，快速建立企業知名度，並打造獨有的品牌形象。而且更重要的是，社群平台上累積的忠實觀眾群和追蹤者多以年輕族群為主，企業對年輕族群的投資，將有機會帶來長期回報。

老牌企業奇異，就是一個很好的例子。透過擁抱社群媒體，以及配合市場目標推出網路活動和獨有內容，不只吸引大量追蹤者，也成功塑造具有科技專業且追求創新的品牌形象。

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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。」

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。