有國際級的管理 品牌價值就能倍數成長
有國際級的管理 品牌價值就能倍數成長
2005.10.15 |

有品牌先生美譽,並獨創「微笑曲線理論」的宏碁集團創辦人施振榮,自交出經營棒之後,便全心投入台灣品牌的推廣及教育工作。做為台灣品牌的先驅者,施振榮在今年「十大台灣國際品牌」名單揭曉後,特別接受專訪,深入分析台灣品牌未來的機會和挑戰。
Q:你對於這三年來「十大台灣國際品牌」的排名變化有何觀察?
A:品牌如果有價值,企業一定是獲利的。並不是知名度高的企業,品牌價值就高,因為這樣的企業一旦處於虧損狀態,品牌價值甚至可能是負的。我們可以看到這三年的排名中,品牌價值衰退的公司,主要就是因為獲利能力不足,再來則是品牌所處市場的定位。另外一個關鍵因素則是市場占有率,例如連續三年第一名的趨勢科技與去年第十名的研華,分別都是防毒與工業電腦產業中的領導廠商,因此企業若盡早進入一個利基市場並且保持領先位置,容易在品牌價值方面有很好的表現。
研華今年雖然退出榜外,但品牌價值還是有小幅增加,不過他們在九月三十日宣布與華碩合作,可以看出研華積極嘗試擴大市場範疇的決心。
一般說來,消費性品牌(B2C)注重的是感性訴求,容易看出品牌價值;商業性品牌(B2B)則是理性訴求,若能推向終端消費者成為B2B2C,將會產生加乘效應,讓品牌價值呈現幾何成長。 筆記型電腦還是成長關鍵
Q:這三年榜單中的常客還是以科技產業為主,你如何看各企業今年的表現,以及他們未來的成長潛力與挑戰? A:趨勢科技是軟體廠商,他們的產業特性就是附加價值高、毛利率高,加上趨勢本身重視品牌塑造,也很早就國際化了,因此雖然經營規模比不上華碩與宏碁,但是在其市場中的相對位置高,品牌價值也就很高。未來的挑戰在於原有市場已經飽和了,接下來重要的就是如何進入一個新的產品線與市場,否則將來成長會受到限制。
華碩的品牌價值是來自於在主機板市場占有率與利潤的絕對領先,且有B2B2C的效果,但未來品牌要再成長不能只靠主機板,因為個人電腦產業的成長已經趨緩。華碩有做手機,但是機會不大,長期不看好,因為市場局勢已定,規模也很難跟大廠相比。未來華碩品牌的成長還是要靠筆記型電腦來做貢獻,要多加把勁。
聯強也在做B2B2C的動作,去年的海外營收成長的很快,這要歸功於策略正確。通路商要自己去做海外市場是很困難的,所以聯強運用購併與策略結盟的作法,產生經濟規模,降低採購成本,增加了品牌效益(通路的品牌效益就是信用)。
Q:今年宏碁跟明基在品牌價值都有相當程度的提升,宏碁增加了一五%,明基的成長幅度更高達二七%,這兩家公司都是你的子弟兵,你怎麼看他們的表現? A:宏碁若能保持現在這樣的成長速度,其獲利能力會比營收成長更快,筆記型電腦市場是主流,未來如果能步步為營,不被非核心事業誤導的話,成長力道會很高。但是宏碁也需要新的產品線來創造附加價值,只不過產品線要慎選,不需要做多,每做一個產品線都要有獲利基礎,都要能加分,例如目前宏碁的顯示器出貨量是全球第四名。宏碁與華碩都是借重原來的建設基礎再做發揮,專注下去發展,才會產生綜效。
明基在台灣品牌中是特例,所有的牌子都是從小品牌開始做,只有明基從宏碁分出來後一開始就有一定的規模。他們過去之所以成長快速,是因為有以前宏碁時代的國際化經驗與經營團隊,但明基一直以來的問題就是沒有leading product(旗艦級產品),在併購西門子之後,未來最可以期待的是手機,如果順利大概三年以後就會看到成果。這一次他們非得成功不可,否則就會錯過爆炸性成長的時機點。

國際化的難題是人才整合

Q:在Interbrand評選國際品牌的標準中,海外市場的獲利能力也是重要影響要素之一,你如何看台灣品牌的國際化之路? A:國際化就是去打一個自己不熟悉的市場。各個區域市場的獲利、營運、潛力、定位都是互相影響卻又獨立的,海外的經營對於品牌價值來說,必須每一個都要獨立去看,步步為營。 若是企業銷售到各區域市場的產品沒有變,那影響營收的關鍵因素就在於「在地化的管理能力」。因此如果企業沒有信心在高潛力市場一開始就獲利的話,應先以小規模市場做思考,甚至有能力者也要放緩腳步,避免虧損,因為在大市場中虧損,負面影響會更大。
企業要成功經營海外市場的機會點,就在於是否能有效地整合當地人才,一般而言,商業性品牌比較容易整合當地人才,消費性品牌比較難。但有時也要看運氣,例如當年宏碁併購德州儀器的個人電腦部門,歐洲部門的人才整合的很好,但美國部門的人才就無法整合進去,我只能棄守。
聯想併購IBM或是明基併購西門子,最大的挑戰就是這一點。所有企業要做國際化,本身都必須具備優秀的產品競爭力與競爭規模,下一步就是成熟的國際級管理能力,這是最關鍵的一點,因為你所有的工作包括產品設計、製造、服務、通路都可以外包,只有管理還是要自己來。
Q:您如何看榜單中其餘非科技產業的品牌,如巨大機械、康師傅與正新橡膠? A:科技產業以外,像巨大機械的領先定位已經穩固,由於自行車市場是非常成熟的產業,因此品牌價值的變化預期會以個位數穩定成長。而上榜卻有衰退的康師傅與正新橡膠,若是沒有突破性做法,其名次未來將受到後進之威脅。

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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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