不打廣告的低調行銷策略|數位時代 BusinessNext

要如何不在意全球業務量、不雇用高薪模特兒或代言人、很少理會最新的時尚趨勢，甚至一點也不打廣告的情況下，打造出一個非常酷的世界級時尚品牌？告訴你，agn b就做到了！ agn b是由設計師Agn Troubl珜苭萿澈~牌，七○年代她在巴黎開了第一家專賣店。這位法籍設計師曾參與一九六八年的巴黎學生暴動，當時的她是個深具反叛性與社會意識的年輕社會運動者，而她也將此一精神，注入我們今天所熟悉的品牌agn b中。

拒絕跟隨潮流由消費者自行體會產品力

agn b可以說是個非常時髦的品牌，它自外於時尚潮流的擺弄，專注於引人好感的設計元素中，並致力於那些愛好此風格的消費者。非常有趣的是，這一個全球性的、自詡時髦的公司不但不打廣告，更認為行銷(包括過度的行銷)事實上會限制、傷害了消費者的集體想像(Collective Imagination)與品牌感知(Perception)。agn b是如此徹底地屏除了廣告與行銷的意圖，著實令人難以置信。如果真的完全不打廣告，那麼agn b要如何接觸到、甚至吸引到新的消費者呢？它的作法是拒絕跟隨潮流，取而代之的是，試著去找出一些溫暖的特別元素，讓你自行發現、自行體會。然後，把產品裝在美麗的袋子裡帶回家。
Agn b是個低調而難以捉摸的設計師。她所設計的logo很簡單：六個手寫字母後面加上一個句點，是個讓人覺得小巧可愛的署名。
這樣的設計方式意味著品牌名稱並沒有衣服本身來得重要，這正與agn b的整體哲學相符。許多企業嘗試以圖像化策略，讓品牌看起來像在與消費者說話，讓消費者了解公司服務的內容，不停地投入龐大資金，並透過永無止盡的廣告，告訴消費者為何他們的品牌比競爭對手來得好，但agn b卻反其道而行，他們相信「發現」的力量。

放棄強勢推銷把主動權交給逛街的人

讓消費者自己發現你的品牌，會讓他們有種「這品牌屬於我」的感覺，也就是說他們知道了一些他們朋友所不知道的事，這讓他們在介紹這個品牌給其他人時，會有一種暗自的喜悅，這樣會令消費者開始習慣在過程中尋找更有品味、更有風格的元素，才會滿足。
這種「發現樂趣」的點子效果十分強大。在這個麥當勞快樂兒童餐、星巴克拿鐵咖啡、以及豐田箱式旅行車充斥街頭的世界裡，若發現了一家巷弄內的小餐廳或是一個新的獨立樂團，對我們而言更有意義，因為這表示我們找到了某些屬於我們自己的事物，對它掌有部分的擁有權。一旦當我們擁有某件事物，我們便會深深喜愛它，蘋果電腦、維京、BMW、以及Kmart連鎖超商這些公司花費上億所要得到的，也不過就是要消費者在意他們的品牌罷了。
諷刺的是，當企業大興旗鼓、大肆宣傳地將產品推銷進入家家戶戶之後，面臨的卻是一大堆同質的競爭對手。但是像agn b這個牌子，無論你是在墨爾本的百貨公司專櫃或是在倫敦的流行雜誌中知道的，只要你自己「發現」了它，就怎麼樣也忘不了，深刻烙印在心中。
agn b從小店成功變成大企業，似乎說明了一個道理：只要品牌夠好，不必大力推廣，光是坐在家裡等，就能吸引一群死忠的追隨者。但這聽起來還是太過天真，我們該牢記的是，現在的agn b是橫跨十個國家、擁有一百一十八間分店的跨國企業。很明顯的，有些策略的確有效。

堅持在法國生產贊助當代藝術家提升創意

大企業負有所謂的「企業社會責任」(Corporate Social Responsibility)，無論是出於自願或是基於公眾與股東的壓力，許多全球性企業都會積極參與，而agn b則是其中最佳典範。社會責任已經是agn b企業文化中不可分離的一部分，這既是他們企業內部的功能職責，亦是為人所知的一面。這種對社會責任的強烈關注，主要是來自創辦人的強烈信念，以及她對於公司營運活動的掌控。
為了保護法國服裝業的技術與知識，agn b的產品依然維持在法國生產。agn b也多次贊助當代藝術家，以滋養創意產業，公司業務範圍包括了現代藝術雜誌、藝廊、圖書館、甚至是電影製片公司。這一切不僅是為了一件衣服，更重要的是讓他們得以創造並涵養文化。

低調品牌哲學換得消費者永遠的忠誠度

agn b的溝通風格可以很明白地從公司網站上看出，精美、極簡、流行、時髦、以及再清楚不過的法國風，網站的設計風格完全呼應其低調的品牌哲學；而網站強調的手繪風格導覽標示、稀奇古怪的圖案、以及沒有直線條的設計，也就如同品牌所強調的隨性風格一般。
低調的行銷方式、溝通風格、品牌設計、產品製造與藝術文化等元素，讓消費者感受到agn b將文化層次視為與商品同等重要。
agn b不單只是培育新潮藝術，並保住了法國在世界藝術與時尚的地位，扮演著守衛者的角色；同時也幫助消費者穿著更時尚，扮演良師益友的角色。消費者當主角，品牌低調地扮演配角，換來的是消費者永遠的忠誠度與不斷地回流。 (關於作者：本文作者Jackson Mahr是Kodimedia公司總監，Kodimedia是位於倫敦的設計與品牌顧問公司。)

本文授權自Interbrand旗下網站brandchannel.com 。
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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。」

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。