老爺酒店集團執行長沈方正×Otto2藝術美學執行長詹秀葳:先有創業過程,才會有品牌內涵(下)
老爺酒店集團執行長沈方正×Otto2藝術美學執行長詹秀葳:先有創業過程,才會有品牌內涵(下)
2015.06.09 | 行銷

過去提到老爺酒店,各地民眾所認定的老爺酒店都不同,直到2010年老爺酒店集團執行長沈方正接任集團執行長後,開始推動老爺酒店的品牌,超過35歲的老爺才開始有了自己的風格,近年開張的每間酒店都和在地元素緊密結合。

2010年開始往中國發展的Otto2藝術美學,兩岸已有60個據點,未來3年將擴張至200個據點。不過執行長詹秀葳並不是在創業初期就創立品牌,也不是一開始就能講出品牌故事,她的一切起心動念只是為了提供過動的孩子不同的教育方式,為母則強啊!

不同於上一代企業經營模式多以代工為主,現在年輕人希望能發展自己的品牌。然而對創業家來說,要在創業初期就建立品牌嗎?創業的理念如何轉換成品牌?在創業初期資源不足的情況下,又要如何配置資源?什麼時候才是建立品牌的適當時機?品牌跟規模化擴張的關係是什麼?以下是兩人的精彩對談。

老爺酒店集團執行長沈方正(右)vs. Otto2藝術美學執行長詹秀葳(左)

課題2:擴張第一步,建立人力資源

沈:企業在擴張、拓點的時候,大部分的人都是看業務力,或是選點、做市調、了解市場及商品本身的商品力等。但第一步其實要處理人力資源的問題,這也是做品牌的重要核心。服務業把人力資源看成人力資產,是不是讓客人覺得你服務好?或是可以跟競爭對手差異化?到最後還是取決於人的資產有多雄厚。

在擴張的時候,本店的員工可以出去發展,再往下複製經驗。不過,你如果要再擴一倍,就不可能再複製原來的訓練。所以要建立總部及人力發展的機制,從員工的需求、滿意度調查、工作狀況調查,到盤點各單位的訓練課程、晉升制度,建立完整的選、訓、留、用制度,也必須讓員工看得到整個學習和晉升的過程。

品牌要規模化擴張有其順序,首先做好人力發展機制,再開始做品牌內部的教育訓練,接著建立考核機制,最後才是外部的品牌溝通。一開始就出去講企業的品牌理念是無效的,因為員工展現不出來,把內部整理好以後,才能往外走,不然服務的內容會變得越來越亂,因為多一個據點就多一個負擔,擔心到底分點能不能做得好。

詹:兩年前我們只有直營店,每個單店的規模不大,不像飯店那麼大和細緻,可是其實服務業都一樣,每家店都代表品牌。後來開放兩岸加盟,又有創投投資,所以我們在資源分配上以展店為優先,規模比在百貨公司大4倍,投資成本也高。我們在同一年,兩岸同時開了4間店。

然而我漏掉應該要先正視人力資源的訓練機制再展店,因為人才的複製比我想像的還不夠。原本我覺得Otto2只是教學、販賣美學相關的教材和課程,非常單純,但第一年卻經營得非常辛苦,我必須常常親上火線,哪裡有問題就要自己跳進去補。這兩年雖然發展得還蠻順利,但是精緻度、訓練的機制和人力資源的配置,確實也影響公司是不是能再往上雙倍成長。其實跟我們當初預估的速度,還是有30%的落差。

沈:雖然我說人力資源很重要,但是問題是,到底什麼時候要開始做?什麼時候要投入多少?每個階段資源的配置和比例都不一樣,如果搞不清楚的話會很慘,有可能花了很多錢,但是無法產生出立即效果,那麼企業就走不到完全出現效果的那一步!

在一定規模下,拚了命做也許有機會可以把公司顧好。但是超過一個規模的話,拚了命做也沒用,就像妳現在如果再開放加盟的話,顧不了、跑不完的,如果制度不上來的話就危險了。品牌的實質內涵是自己要有論述,對於所做的行業要有想法。在做生意的時候,有時候會為了一個好的商機而動搖。但是如果品牌文化很清楚,就知道有些事雖然擺明很好賺錢,但絕對不能碰!

課題3:跟上資本市場腳步

詹:對!老師講到我的痛,因為我們進入資本市場,有營收成長的壓力,它可能會把我拉到獲利的方向。像台灣的親子餐廳一直很熱門,很多人想找我們做親子餐廳,我聽到的親子餐廳都是12個月回本。我們一直在考慮要不要做,親子內容是我的重要核心,但是餐飲我不熟。

沈:所以要跟人合作,自己做會把妳拖死的!親子聚餐的市場很大,每個家庭出去用餐都叫親子聚餐,餐廳只要加上親子內容,都算是妳們的目標,現在的親子餐廳大多只有投資沙坑、溜滑梯等硬體,但是如果餐廳跟妳們結合,有軟體的內容,它可以充分差異化。我幫妳想一個,找餐廳合作推出小朋友用餐,就變得更會畫畫的服務。

詹:如果只投資餐廳硬體,可能來得快,去得也快。我們不會去碰自己不熟的事,要做就要在我們的專長裡發展。

沈:有些事現在看起來不能做,就是不能做,因為我們不走資本市場,而旅館的投資回收往往長達10年,要能長期被驗證和支持才行。經常有人找我們代管理飯店,掛老爺的招牌,說不賺錢也沒有關係,也會付錢給你。這種錢你不能賺,因為等他房子賣出去之後,他只會看到他現在虧錢。何況如果你一年收別人2千萬,但是賠掉5千萬的話,這筆錢也賺不下去。明明知道不能做而去做,你的專業到底在哪裡?是商業道德的問題。

詹:我們計畫未來要走資本市場(上市),所以讓創投投資,創投重視營業額和EPS,所以我們會有持續成長的壓力,只規劃3∼5年的計畫。不過,服務業要可長可久,對品牌來說才能深耕。我目前遇到的問題是走資本市場發展跟深耕服務業之間的挑戰,拓點的速度、成長的壓力,要跟時間賽跑,一定要打群架,靠我單打獨鬥的話,要符合資本市場的成長速度,很辛苦。

沈:要長期發展,錢要慢慢賺,這是做生意邏輯的不同。我覺得即使現在狀況不好或景氣不好,忍耐過去就好了。今年不賺錢又怎麼樣?只要明年可以回收5%或10%就好了,因為投資的硬體設備都在,人也跑不掉,商譽是一步步累積的。不好好做的話,就算今年大賺,把品牌制度搞爛了,你還是走不到真正回本的那一天。

老爺集團、Otto2藝術美學海外據點
數位時代253期封面
(《數位時代》2015年6月號文章精選,尊重智慧財產權,如需轉載請來信洽詢:web@bnext.com.tw)
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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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