[李開復] 蘋果、微軟、Google的優點和弱點是什麼?
[李開復] 蘋果、微軟、Google的優點和弱點是什麼?
2015.04.27 | 科技

有人問我曾經在蘋果、微軟、Google工作,這三家各有什麼優勢和值得欽佩和學習的地方?

蘋果、微軟、Google的優點和弱點是什麼?

我的回答:

1)蘋果重視用戶體驗和美的設計,真正在乎細節,專注完美,近乎苛求。因此,蘋果成為了少數用戶真的用心愛的高科技公司。蘋果有改變世界的精神,並且不屑於微創新,勵志膽敢做出用戶自己還不知道自己需要的產品。是這樣才引領了不同產業(電腦、手機、音樂、軟體商店等)的多次範式轉移。

2)微軟擅長於戰略分析、商業模式,能夠分析透每個細分產業的發展和商機。另外微軟有很強大的分工和當責精神,能夠把一個很大的項目拆分成小塊,由少數的明星人物領頭,帶著大團隊分批執行。

3)Google是技術驅動的科技平台,所以需要大批一流人才,「自己想怎麼被管理就怎麼管理這些天才」的精神招攬最棒的人。Google的決策是科學化,互聯網化,參考真實數據後才做判斷的。如果微軟是航空母艦,則Google是快艇,能利用小團隊+實時回饋+主人翁感打造和創業公司一樣快的產品更新和創新。

談完了優點,蘋果、微軟、Google各自有什麼弱點和挑戰?

1)蘋果作為一個骨子裡硬體的公司,一直沒有抓到軟體的核心。它認為軟體的存在就是為了支持它的硬體,而這種思維導致它一直沒有做出能夠和硬體獨立的軟體(我認為iTunes不能算)。這問題從我在的1990年就有,25年沒能改,以後估計也不會改。

另外,蘋果對社交媒體是不參與的,在FB, Twitter上都幾乎不介入。可能是它的秘密基因太強烈,所以骨子裡否定這樣的參與。但是在這個時代,不參與社交媒體是迂腐的,是會付出很大的代價的。還有,蘋果文化一定的程度認為:「你能做我的員工,是你的榮幸」,因此員工福利方面,或者對職銜方面的「小氣」,不如一些其它的頂尖公司。

最後,賈伯斯過世已經三年半,蘋果只出了一個嶄新產品(iWatch),而且評語好壞皆有。所以蘋果最大的挑戰就是:沒有了賈伯斯,它還能創新嗎?(注意這裡不是說創新都來自賈伯斯,而是他能夠在上千的員工創新中,砍掉大部份,有眼光挑出支持那些能改變用戶體驗的)如果它不能在創新繼續明顯領跑全世界(又不能做high margin的軟體),那麼Android或小米帶來的95%體驗,50%價錢,就要給它帶來災難了。這我在90年代的Mac vs. PC大戰中深有體會,可能也會發生再手機上。

2)其實很多人已經不把微軟看做一線公司了,這是因為它一直沒有抓住最近發生的四大趨勢(Internet,mobile, social, hardware/IoT)。在Internet方面,它投入了鉅額,搜尋引擎卻依然遙遙落後,每年賠錢。在mobile方面,它明明曾經是唯一的smart phone OS,卻把市場份額拱手讓人。Social方面除了投資Facebook,沒有任何成績。Hardware其實微軟也是很早開始的部門(X Box),但是卻沒有抓到最近的機會。微軟根深蒂固的問題在於:

  1. 公司思維比較封閉(因為不在矽谷),對業界動盪體會不夠深刻(因為錯過了這四個趨勢),固有的商業模式很難改變(例如Windows收費,當然這點最近有改),而改變這些公司文化是很難的。
  2. 微軟的兩大business:Windows & Office,不但帶來了創新者的窘境(舊business太大,成為包袱,不願意去做新business),而且卻都面臨這巨大的災難,每年我們都看到災難「快了」,但是都沒有到來。它還能躲過多久呢?興起的小的新的business做的不錯,但是能足夠快地成為新的支柱嗎?
  3. 微軟的產品模式是比較過時的(團隊太巨大,工程師和架構師權力太大,產品經理相對弱勢,對用戶不夠敏感,開發週期太長),在迅速互聯網時代,能有競爭力嗎?
  4. 因為不被很多年輕人認為是一線公司,比較難得到頂尖人才。

3)Google最大的挑戰是它有「最容易作惡」的最大、最有價值的數據,卻有「絕不作惡」的承諾。它能夠束縛自己的手腳,不被大數據誘惑嗎?如果別的公司都會動用,它能忍住不用嗎?如果一旦用了,它的「不作惡」理想把自己放上了神壇,它會被攻擊的更嚴重的(一個小小的「動用」,別的公司沒事,Google會被認為是違背了承諾和價值觀)。我認為把自己放上神壇的公司使命是非常危險的。

Google是個理想主義的公司,當它看到一件事是符合它的理想時,它不在乎外部因素。而且Google在創辦人說了算的環境裡,是比較固執任性的工程師文化:當我沒有錯時,我就要證明我對你錯,絕不妥協。它和歐盟的僵局就是這麼一個例子。

沒有柔性的政府關係是危險的。Google碰上的壟斷問題,是有可能牽累整個公司的(微軟就是為了處理壟斷調查,最後公司疲累不堪,為了不觸犯法律,謹慎到流程變緩)。另外,Google自認為是個科技為核心的公司,所以希望不斷地在各個領域帶來顛覆。但是,在矽谷其實顛覆者都是小公司。所以Google會不會還沒有顛覆別的領域,就被小公司顛覆了呢?從矽谷的發展,這是難避免的。最後,在非核心領域的產品,似乎總是碰到問題(當然,另外兩家公司也是)。

其實,這些挑戰大部份都是這些偉大公司成功的雙刃劍的另一刃,或許是無法逆轉的。另外,每個公司有它的15 minutes of glory。現在,微軟的15分鐘已過,蘋果、Google的15分鐘也所剩不多了。但是,偉大的公司,即便15分鐘過了,它們對世界的貢獻和在歷史上的地位是會永存的,就像柯達、福特、HP、IBM一樣。

本文出自李開復Facebook粉絲專頁12
圖片出自李開復Facebook粉絲專頁

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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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