給GOGORO 一個掌聲,勇於認錯是成功的第一步
給GOGORO 一個掌聲,勇於認錯是成功的第一步
2015.10.01 | 行銷

今天產業界有個重量級的消息,那就是 GOGORO 開了一個記者會,正式宣布將會推出低價版的電動機車 GOGORO Lite,同時也調降之前的產品價格

調整過後的售價是這樣的:

新產品 Gogoro Lite:新台幣 62,000 元起
舊有產品 Gogoro Plus 與 Gogoro Basic 降至 82,000 元起與 72,000 元起

調整過後的價錢,是不是看起來比原本昂貴的十二萬好多了呢?

從某個角度來說,這次記者會,等於是 GOGORO 的認錯記者會也不為過。

認什麼錯呢?

其實之前 Miula 一直沒有在部落格上面寫篇專門討論 GOGORO 的文章是有原因的。老實說,之前 Miula 對於 GOGORO 的感覺,就是那種恨鐵不成鋼的心情。誰不希望台灣能夠有個好的新創品牌能夠成功呢? 一個產品如果能夠創造高價值,那賣高價有什麼不好呢?

但偏偏 GOGORO 的上市,卻充滿了品牌與行銷的負面示範。某個程度來說,是一個很好的負面案例。

1. 產品本身定位非常矛盾

高價奢侈品定位 vs 重視價格的機車族群、強調性能 vs 精緻可愛外型、賣車 vs 賣能源交換……要數下去真的數不完。產品定位是一個產品的成敗核心,但 GOGORO 號稱專業的行銷與產品團隊卻在這點上完全搞砸。

2. 盲目相信自己有品牌價值

品牌價值是要逐步建立市場認同的,而不是自己一廂情願認為的。GOGORO 一開始就假設自己有很高的品牌價值,其實是非常危險與錯誤的示範。

3. 高傲的團隊

東西賣不好,是市場不懂我們的好,絕對不是我們哪邊出了問題。這樣團隊,只會在社群裡面大大扣分而已。如果仔細看幾個機車討論區,除了很明顯是保皇黨的人以外,絕大多數都對 GOGORO 管理階層的態度不滿意。

4. 二流的網路行銷操作手法

找一堆人試乘,寫一堆遊記,說車子的好話,雖然是標準網路行銷配備,但斧鑿痕跡太深,很明顯就是操作出來的。

而以上種種的問題,讓 Miula 很難對 GOGORO 說出什麼好話。

特別是,如果你真的是一個行銷人,當你看到一個產品把自己的產品定位完全搞砸,絕對會很抓狂的,因為那根本就是觸犯了行銷人的聖盃。

連產品定位都有問題的話,還談什麼行銷?

(那種眼中只有賈伯斯的行銷人,滿口都是賈伯斯沒在鳥市場怎麼說就成功的,根本不是真正的行銷人)

而 GOGORO 這次的降價,以及推出平價版本,等於是承認之前的錯誤,透過降價與新產品,解決產品定位上無解的矛盾問題。

從另一個角度來說,GOGORO 這也等於是向市場道歉,告訴市場我們承認錯了,某個程度也解決了高傲的團隊在社群內造成的不友善問題。

老實說,Miula 原本沒有期待 GOGORO 團隊這麼快就願意承認錯誤。因為一般來說,這種很有自信覺得自己很強的團隊,沒有遇到很大的挫折的話,其實很難承認自己的錯誤。

原本 Miula 覺得 GOGORO 會在推出後半年左右才會調整,但這次 GOGORO 的團隊在兩個多月後就做出調整,比我預期的還快了三個多月。或許是有來自股東的強大壓力,讓團隊不得不面對現實? 不管如何,純就這點來說,還是要給 GOGORO 一點掌聲的。

而 GOGORO 在調降價格後,等於是重新調整了產品定位,也解決了之前矛盾的產品定位的主要問題。

之後能不能賣,就要看真實的產品力與服務加強的能力了。

GOGORO 無疑的,也給所有新創公司做了一次示範 – 什麼叫尊重市場,如何快速認錯

不管如何,知道自己錯了,總比持續犯錯好多了。GOGORO 的認錯,或許將會是他們邁向未來成功的重要關鍵第一步。

文章出處:Miula觀點

延伸閱讀:
1.【專題】Gogoro,從 CES 的驚艷到十二萬八的質疑
2.推出時讚嘆連連的Gogoro,如今為何唉聲連連?

關鍵字: #Gogoro
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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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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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