百年企業的不死心法:6項特點永保長青
百年企業的不死心法:6項特點永保長青
2016.07.27 | 科技

企業經營的最高境界是什麼?風光上市、獲利出場、永續經營……這些或許都是。若將企業經營比喻為賽跑,能創造百年歷史足跡絕對是長跑健將,它們不像蘋果、Google、Priceline Group是眼前最受關注或市值最高的公司,它們真正的價值展現是在產業更迭、典範轉移起伏中,依然「長青不敗」,而且不斷創新,影響著你我的生活與未來。

不久前,鴻海成功入主夏普,是近年來亞洲區域最受關注的投資案,不僅金額大,背後值得思考的角度也很多面,包括鴻海以「代工廠」身分收購了「品牌」公司背後的盤算、近十年日本企業的經營失效、企業及區域文化影響購併案的成敗等等,另一個值得討論的面向是長青企業永續發展。

圖說明

照片來自Otsu4分享於Wikipedia, cc by 3.0

成立於1912年的夏普,雖然是許多人心中具創新力及品質保證的企業,最後卻無奈下嫁他人,在此之際,歷史悠久的百年企業再度引起關注,究竟為什麼有些會在時代洪流中消逝,有些則依然勇健地活在激烈的商場中,甚至引領新的潮流發展。

攤開資本市場具指標性的美國標準普爾500指數成分股(S&P 500)來看,百年企業就有148家,金融銀行保險及天然資源類別的比例都很高,其中歷史最悠久的紐約梅隆銀行(BNY Mellon)更是高齡232歲,也是財星500大最老的公司。相較之下,科技相關類別因受限於產業整體發展時間較短,只有IBM、全錄(Xerox)超過百年。

一家老企業賺的利潤肯定大過於年輕公司嗎?沒有一定的答案。但從資本市場的表現來看,「年齡」絕對是一項不利因素,在S&P 500中,唯一股價超過1,300美元的公司,是成立不到20年、旗下擁有Booking.com、Agoda的線上旅遊服務集團Priceline Group,它在S&P 500中傲視群雄。

The Priceline Group, Inc

在S&P 500中,唯一股價超過1,300美元的公司,是成立不到20年、旗下擁有Booking.com、Agoda的線上旅遊服務集團Priceline Group。照片來自:The Priceline Group, Inc


死亡風險增加,百年企業大不易

年輕公司不斷以業務革新、甚至是破壞性創新之姿出現,對老企業造成不小威脅,加上投資人較青睞年輕公司,也使得企業的死亡風險比起過去相對增加許多,耶魯管理學院在2013年曾做過調查,在1920年代S&P 500指數成分股的企業平均壽命為67歲,但到了2013年只剩下15歲,甚至預估到了2027年將有七成的公司會被新公司取代。

波士頓顧問公司(BCG)2015年發布的報告也有類似發現,BCG拿了1950年到2010的3.5萬家上市公司為樣本,發現企業的平均壽命大幅下滑,70年代還高於55歲,但到了2010年只剩30歲,代表企業很年輕就陣亡的機率越來越高。

影響企業存活的因素,除了外部新進者的威脅、大環境的景氣變動,還有內部問題,包括了「人」與「文化」,關注日本企業發展的長庚大學管理學院教授詹錦宏指出,夏普主要出現兩個問題:一是經營者誤判、錯誤投資,重壓打造龐大的面板廠,二是企業鬥爭。因此,在現今競爭激烈、全球景氣詭譎的時代,要成為一家長青公司、甚至是超過百年的企業就像是挑戰不可能的任務。

企業永保長青的六項特徵

正因為不容易,百年企業的研究是不少管理學院或顧問研究機構好奇的議題,但影響企業存續的因素多且複雜,成功學的研究難以歸納出一篇長壽秘笈,不是照著做就可獲得永生,但是,仍可從眾多的百年企業耙梳出幾個特點。

第一項是強韌的適應能力,達爾文進化論主張能生存到最後的物種不一定是最強大的、最聰明的,但一定是適應能力最強的。企業經營超過百年,不會年年風光,歷經了不同的時空與挑戰,經常必須學習新的商業模式、技能、推出新產品,能在衝擊裡找到再站起來的角度,這就考驗適應能力。

第二是多元化(diversity),並非是指業務多角化。BCG合夥人兼董事總經理徐瑞廷說:「百年企業很少是一個模子。」什麼意思?許多台灣公司就很像一個模子出來的,想的都是降低成本,招聘人員的技能也很相似,管理團隊的心態比較單一性,但多數百年企業的核心團隊成員不是只有一種組成。

第三個特徵為堅守核心價值。夏普創立時,經營理念第一條就是不追求規模,但壓垮夏普的最後一根稻草,就是大規模建廠,當時高層認為面板廠越大,越符合面板經濟切割原則,讓成本效益極大化,未料遭逢金融風暴,一下子就亂了套。

一個有趣的對比是被視為百年企業典範的GE,由發明電燈起家,業務範疇涵蓋工業、能源、航太、金融等,1980到2000年代在董事長傑克.威許(Jack Welch)的帶領下,GE業務及市值都到達頂峰,旗下原來只是為鼓勵及方便客戶購買產品而提出信用貸款的GE Capital也越做越大,但大家在問「GE是什麼公司?是做飛彈還是銀彈?」

2008年美國爆發金融海嘯,GE Capital一度受到衝擊,現任董事長傑夫.伊梅爾特(Jeff Immelt)決定處分這個「一開始不錯,有如印鈔機,還不用蓋工廠」的GE Capital資產,後續只做集團內業務的財務融資,近期又將家電業務賣給中國品牌海爾。GE未來的路很明確,就是專注核心工業事業。「哪一個企業願意把一個獲利好的部門處分掉?就像蚯蚓把自己剁掉一截,再重新成長。」與GE曾有諸多合作經驗的台大國際企業學系教授李吉仁說,這就是堅守核心理念的勇氣。

第四個特色是充滿危機意識,《百年企業的生存法則:向老舖學習長壽秘訣》的作者藤間秋男指出,抱持危機感的經營方式,會讓企業更茁壯,這是讓企業活過一百年的秘密武器之一。這包括了業務及人才培育,一家有心走百年的企業絕對不會甘於現狀,而是放眼未來,例如會規劃一部分的資源投資研發、或是評估未來風險,舉例來說,專精材料化學的康寧每年拿全年營收的8%到10%作為研發基金,另外石油公司裡設有一群人專門研究如果以後不用石油了、或大幅減少了,將對公司帶來多大打擊、以及企業可以如何提前準備等。這同樣是台灣企業較少做到。

除了尋找下一個機會點,內部也會有良好的接班機制,讓企業在未來還可以持續運作良好,「台灣掌權者長得都一樣,都是一隻獅子帶著一群羊。」徐瑞廷形容得相當到位,多數台灣大型企業的董事長或創辦人具備強人領導的特徵,要找接班人也屬意有類似風格或邏輯思維,較缺乏完整的育才選才機制,是台灣公司主要的弊病。

圖說明

英國倫敦。照片來自:kloniwotski分享於Wikipedia, cc by 2.0

最後一項特色,說來有點抽象,但卻很重要,就是百年企業通常與社會之間建立了信賴感。資誠永續發展服務公司董事長朱竹元認為,企業除了技術往前,也不會忘記對利益相關人的權益趨大化,「追求共好」,若企業的作為帶來了很多抗議、很多污染,鮮少能走上長青之路。

一時決策的失誤讓夏普百年招牌蒙了灰,不過在商場上仍有許多百年企業表現良好,且與台灣有許多的合作,像是發明簡訊、藍牙的愛立信、汽車第一品牌賓士、發明光纖的康寧,還是在今年的COMPUTEX大秀機器人的ABB,在幾項關鍵議題如物聯網、自駕車、網路型社會,都能夠看見它們的身影,台灣上市公司平均年紀約35歲,距離百年還有漫長的路,這些長青企業的經營思考原則及策略,值得台灣參考。

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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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