[創業對談]黃存義X劉于遜Part2：3個原則，評估你的事業模型|數位時代 BusinessNext

網路產業創造流量，也吸引大量使用者，卻往往面臨流量如何變現的問題，無法接上商業模式。致力打造台灣App品牌的CHOCOLABS，創立四年來一共開發57款App，其中有27個冠軍App，每個月有150萬活躍用戶。CHOCOLABS共同創辦人暨執行長劉于遜從去年開始思考如何把流量變現，投入行動影音廣告拚營收，接下來，更要打造台灣行動影視平台，用新媒體能力解決台灣影視產業長期以來的問題。這個夢很大，劉于遜如何將流量轉成營收？擅長企業商業策略的黃存義又怎麼看他們？

黃存義（微軟大中華區前總裁）
台灣資訊業專業經理人，現為光寶集團策略長，曾任東元資訊德國分公司總經理、台灣惠普科技行銷專案經理及業務經理，1999年擔任台灣微軟總經理、2001年出任微軟大中華地區總裁。2008年離開微軟，結束長達16年的微軟生涯。亦為AAMA台北搖籃計畫第三期導師。

劉于遜（CHOCOLABS共同創辦人）
2011年決定與黃崇傑一起創業，打造台灣製造的App品牌，最知名的App有追劇瘋CHOCO TV、iMusee、電視連續劇、阿信浪漫玩東京及Ubike 讓我騎等。亦為AAMA台北搖籃計畫第三期創業家。

圖說明
(黃存義(右)提醒年輕創業家劉于遜(左)在接觸一個問題或機會時，要回到模式本身。/攝影=郭涵羚)

黃存義： 就你們的服務，網路服務會卡在流量轉成現金，那就是Benefit了，比起其他人提供的服務，有沒有讓使用者覺得是很好的利益？這才是真正差異化的來源。所以怎麼賺錢很重要，你有什麼商業模式、在什麼時候會賺到錢？自己要很清楚。

我們通常說一鳥在手，比雙鳥在林還好，但事實上不是這樣啊，如果有很多鳥在林的話，為什麼不用網子把林上的1萬隻鳥全抓下來？我為什麼要只抓這1隻呢？

劉于遜： 2013年募資完，我看到最大的成長動能是來自東南亞，東南亞智慧型手機有很大的成長潛力，平均普及率約30～35％，還有7成的人沒有智慧型手機，那是台灣大概4、5年前的狀況，他們還處於滿足剛性需求的階段。CHOCOLABS把很多娛樂類App推向東南亞，目前東南亞每個月活躍使用者為30萬。

新創公司很怕過度投入某件事，我們假設東南亞市場是對公司成長很重要的動力，先用一個半月到兩個月做很小的實驗，把一些測試App丟進市場，證明這個假設。我評估哪個領域成長最大，再去想需要投入什麼資源？我們花三個月時間，很快集成所有的資源人力，把所有的市場都試過一遍。

得到數據後，知道我們應該在哪些地方加強投放的資源，兩個月後把數據回收，如果不好，可能是我們的方法有問題，回頭再想，如果好的話，就繼續加碼資源投入。最後確定主要的市場是菲律賓、馬來西亞、新加坡跟印尼這四個市場。

老師常講TAM、SAM、CAGR，TAM是Total Addressable Market，整體潛在可觸及的市場範圍，SAM是Service Addressable Market，就是服務可觸及的市場範圍，CAGR則是年複合成長率（Compound Annual Growth Rate）。

我們這一行最高度相關的就是智慧型手機的成長率，是成長的潛力，所以我們就抓這幾個數字，設定一個目標。然後加上時間，半年、一年或三年為期，以公司現金流、風險承擔等的狀態等，計算達成目標所要投入的資源。

黃存義： 在接觸一個問題或機會時，要回到模式本身，腦袋裡大概同時有幾十個原型模式，甚至是上百個模式。

首先，怎麼算出報酬率？不能只有單一面向的方法，例如最簡單的方法是用時間軸或用金錢來算，也可能用怎麼做會造成什麼效果的中間值來看，有很多不同的模式同時在做。
第二，投資報酬率的紀律要很清楚，大企業，最珍貴的是時間，創業家最珍貴、最缺的是錢，既然如此，燒錢的位置一定要是一把大火，而不是小火或是燒了就熄滅。所以我每次都問他：「你賺到錢沒有？」
第三個是Roadmap（藍圖），也就是所有投資所得到的結果，都是你下一步成功的基礎，假如你沒辦法建構出這樣的基礎，那事業就會上上下下。

劉于遜：老師啟發我很多，我們擅長行動為用，有了能力後，可以勇敢解決更大的問題，做產業的夢，去年解決流量轉換營收的問題後，發現我們必須跟某個產業往下整合，所以去年底我們嘗試結合娛樂產業發展行動影視。

LINE TV帶著韓劇內容強勢進來，為什麼我不能從台灣出發去轉動娛樂影視的正向循環呢？新媒體是個機會，台灣可以有CHOCOLABS行動影視的服務，未來公司的資源都會放在行動影視上。

老實說，要解決這個問題並非一、兩年的事，雖然有很大的夢，但老師也很踏實的評估我們所有的商業模式。我們願意把利益跟這些對新媒體很抗拒的內容提供者共享，用既有的流量和知識幫助內容產業進到新媒體領域，發展行動影視，其中可能潛在的營收，就交給我們去努力，在台灣先花一年到一年半來驗證，很快就能搶進東南亞。

黃存義： 什麼時候決定要擴張新事業？從我的角度來看，創業家要問是否朝著自己的路走？如果是彎來彎去的話，我就會疑惑問：你在開玩笑嗎？如果你生意的本質是堆疊的，其實就有路可以走，不斷挖深耕耘，累積能量，回報率會越來越大，所以錢和資源就會進來。

劉于遜：創業團隊沒有方向的時候就會徬徨，我認為年輕企業家應該一開始就要想那麼遠，而不是覺得明天、後天都不知道怎麼樣，怎麼想未來的10年、20年？至少要問自己夢想是什麼？如何達成這個夢想？這才是真正要走的方向。

有方向時，每次的投資是不是帶來更大的效益？同樣的錢效益越來越高，那就對了。

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。