讓企業著眼未來:一堂關於長久經營的課
讓企業著眼未來:一堂關於長久經營的課

譯者導讀:這篇文章作者是紐約知名創投 Union Square Ventures共同創辦人威爾森(Fred Wilson),口語化的舉了許多例子傳達長久經營與他者的不同。最重要的是如果能用創業家的思維去思考,很快的脈絡就能打通,眼前的利潤到底是不是目標最終目標,就要看自己為公司所訂下的初衷了。

是時候脫離我以「長久經營」為主題的分享會,來點不一樣的。這個月的每周一我都會分享一篇文章。而在GOOGLE HANGOUTS上的討論時間則是每周一下午六點到六點半。我們會一起執行一個專案,這個專案的目的是畫出一個可以長久使用的商業模式表,你可以自組團隊或是加入其他團隊,在團隊中相互合作並一展長才,完成這個專案與課程。我會從短期收入最大化VS 長期企業健康狀態開始說起,最後會給予大家的商業模式一些檢討與建議。

如果你希望自己的事業能夠長時間的正常運作,就必須著眼未來。你必須建立一個讓自己有信心、讓顧客信任的商業模式,顧客會因此不斷地使用您的服務,不斷的回流。

很多管理學的課程會告訴執行長及創業家商業就是將利益最大化,但我卻不這麼認為。我相信商業是不斷的創造利益,但同時讓這門生意能夠持續下去,並且慢慢的累積內涵與經驗,而不是在短時間內(月、季、年)收穫大量的利益。

我相信一個商業行為的最終目標是長久持續,如此一來所有的關係人(顧客、員工、雇主、供應商等等)可以長時間的倚靠這個企業。

舉個例子來說,你正在經營一間在網路上運作的企業,你是垂直產線上供應來源的主要領導者你每年可以生產$50,000,000的總收益,而扣除成本後每年還有$5,000,000的利潤。

你看到IPHONE跟ANDROID手機的推出而聯想到你的客戶應該會希望能夠透過手機與你的企業同步連線,於是你詢問產品副總裁希望他找出方法,告訴你需要什麼代價來建立手機APP來達成你的想法。他告訴你說這個需要兩年$5,000,000的投資來完成這件事情。你吞了一口口水,在腦中換算著,這表示後兩年的利潤會因此變成$2,500,000。你會怎麼做呢?

做這個投資是因為你必須為了未來長遠的成功投資,即使這不是一個能將利益最大化的事情,他甚至可能只是白費工夫,又帶你回到原本每年$5,000,000的利潤這項投資可能得不到正向的報酬率甚至可能只是一個被動、不被看好的投資行為,但是你仍然要確保未來會需要它。

重新思考投資報酬率

哈佛商學院教授CLAY CHRISTENSEN 時常講到這件事,大公司的執行長被要求計算每項投資的投資報酬率,如果投資報酬率沒有超過一個特定的標準,公司就需要考慮是否繼續投資下去。但這個時候來了另一個較小的競爭者也開始了這項投資,他們就成功地吃了這個大公司原先的肖想的午餐。

投資報酬率對企業來說並不是一個很好的測量指標,它是美國華爾街最一般的民間指標,用來決定是否要投資你的企業。但是當你要為自己的公司決定投資對象時,不要使用華爾街使用的方法,用動物的方法—生物本能。甚麼能夠保證你的企業會存活十年、十五年、一百年?這才是經營公司應該有的思維。對創業家及執行長來說,最困難的事情是他們所做的決定是否會打擾到原本的生意。

圖說明
(圖說:能保證企業會存活,這才是經營公司應該有的思維)

舉例來說,你是一個有線電視營運商,你每年的光是傳送聲音、影像、還有累積的數據資料就可以為你創造好幾十億的利潤。這個時候突然出現可以從任何地方(透過無線電話、有線電視或是無線電)傳送聲音及影像的網路,你非常清楚明瞭這個會影響到你現在正在進行的生意,你會怎麼做呢?你會投資這個新的科技然後投入這個新的市場,加速降低自己在舊市場中的壟斷,來保護原有的商業模式,還是用盡各種方法防止科技的進步呢?

可惜的是大部份的執行長會選擇第二個方法,而大部分的創業家會選擇第一個。第二個方法就是利益最大化的實例,但是有可能,而且很多時候確實會帶著你的企業走向終點。而第一個方法則是關於長久經營,即使我們很確定在近期內它帶來的利潤會大不如前。這看起來是一個很殘酷的選擇,但對我來說,如果你已經確定目標,這個選擇在也簡單不過。

創業家選擇較艱難的路

執行長選擇簡單的路而創業家選擇較艱難的路,其中一個重要的原因是創業家的思考方式,他們從公司的生父母的角度思考。在他們的骨子裡有生存的危機意識,他們不希望自己的孩子太快的死去。另一方面,執行長卻如被雇用來的保母,他們專注於短時間生意上最大的成功(還有他們的薪水)。他們沒有那個本能去思考二十年後或五十年後會發生的事情,他們知道或許這個時間我已經不再這裡了,或是公司也早就不再了。

所以當你在建構自己的商業模式還有企業文化時,必須在其中強調長久遠比利益最大化重要,在任何一個小細節都不要放過這個原則。這並不表示你不需要創造任何利潤,利潤最長久經營來說亦是重要的,沒有了利潤,企業也不能存活下去。然而,需要利潤並不代表著需要將利潤最大化,讓利潤與企業的長久經營兩者平衡對一位公司的領導者來說,是一個需要拿捏的技術,如果找到平衡了,勝利就會是你的。

本文作者為Union Square Ventures共同創辦人Fred Wilson,譯者為林家安,原文編譯自〈How To Be In Business Forever: A Lesson In Sustainability〉。代表圖來源:stocksnap.io
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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