[百年老店] 賈伯斯的一通電話讓它一戰成名:康寧做客戶問題的解答首選
[百年老店] 賈伯斯的一通電話讓它一戰成名:康寧做客戶問題的解答首選
2016.07.29 | 科技

從愛迪生電燈泡的玻璃外殼製造起家,到玩3C產品的人一定都知道「大猩猩玻璃」。165年來康寧絕不只是將玻璃創造更多附加價值而已,投資創新不求立即回報的耐心,以及成為客戶一有問題就想到的夥伴,都是康寧成功要素。

圖說明

張錚
現職│康寧顯示科技事業群總經理
經歷│2008年6月加入康寧,曾任企業發展總監、亞太區企業發展總監等職務,負責策略與新事業開展。
學歷│羅徹斯特大學數學與經濟學雙學士學位、電腦科學碩士學位,以及工商企管碩士學位。


日研發費相當中小企業月營收

「對創新跟研發有長期的堅守,是康寧經營超過百年最重要的原因。」康寧旗下最重要的部門──顯示科技事業群總經理張錚如是說,近五年來,康寧每年以全年營收的8到10%作為研發費用,等於每一天康寧研發就花了6,800萬新台幣,相當於台灣中小企業一個月的營收,是相當驚人的數字。

不過,砸大錢做創新不一定就有效,康寧還有一套自己的法則。近期康寧董事長魏文德宣布了康寧新的「345戰略」,康寧具備三項核心技術:特種玻璃、陶瓷和先進光學,要利用四個獨到的製程技術:精密成型、氣相沉積、熔融下拉、擠壓,來實現具有競爭優勢的發明,同時強烈進攻光通訊、移動消費電子、顯示科技、汽車和生命科學這五個大市場。

而康寧把80%的研發投資或資源,放在至少符合兩個核心技術的機會或技術上,如此才能拉高投資勝算,剩下的20%資源則是放在基礎研究上。當創新項目開始進行後,則會看三個評估指標,包括評估技術本身的價值及機遇、能為客戶帶來多大的價值、以及對康寧本身核心能力,讓康寧能夠篩選出好的機會。

除了耐心研發,另一個關鍵就是建立了當客戶有麻煩時第一個就想到康寧的合作關係,很多人可能都看過《賈伯斯傳》,其中就寫到賈伯斯在開發iPhone時,因為不喜歡塑膠螢幕,決定將其改成玻璃,第一個想到的就是康寧,最後就是靠著大猩猩強固玻璃,讓iPhone成功問市,甚至巨大影響了你我未來的生活。

一通來自賈伯斯的電話

不過,其實大猩猩玻璃的前身是一個叫做Project Muscle的計畫,當時也是一個客戶找上康寧,希望康寧開發堅固的汽車擋風玻璃,但因當時成本太高,未被客戶採用,技術就這樣被擺進櫃子裡,直到賈伯斯的那通電話,才重見天日。80年代,夏普在發展LCD液晶電視時,同樣是找了康寧。長期站在客戶身邊,一同解決問題,是康寧獲得青睞的原因。

像是,設在內湖的康寧亞洲玻璃技術中心更是全力支援客戶的表率,亞洲玻璃技術中心的任務就像是研發中心,了解客戶需求、專攻新技術開發,康寧亞洲玻璃技術中心總監汪憶春說,我們想的是Work Next(下一個技術),可以幫助客戶什麼,經常客戶一通電話打來,就立刻過去協助,「很多人都不相信,客戶居然願意讓我們看他們做測試。」簡單一句話,卻代表康寧與客戶的關係有多緊密。

在一個專注追求短期成效世界中成為永續事業的機構,康寧算是做得很成功,「我們要知道存在的目的是什麼,對康寧來說,是改變生活。這個目的是滿酷的,甚至比其他短期目的更有吸引力。」張錚笑著說,工作不只是工作,而是一種參與改變世界的成就感。

康寧

成立於1851年,主要業務為特殊材料研發,產品涵蓋顯示科技、光學通訊、環保科技、特殊材料和生命科學領域。2015年研發費用約7.7億美元,約新台幣249.8億元。

  • 1879 年

1879

創造出愛迪生的電燈泡玻璃外殼,從此世界很輕鬆就能快速被點亮。

1879

  • 1908 年

蘇利文 (Eugene Sullivan) 博士

蘇利文 (Eugene Sullivan) 博士。

蘇利文 (Eugene Sullivan) 博士創立了康寧實驗室,並僱用全職研發人員,是美國第一個商用實驗室,後續引起其他公司參考與學習。

  • 1947 年
    圖說明
    1947 量產電視映像管–改變人類的娛樂生活

將玻璃製成電視映像管,並大量生產,改變了人類的娛樂生活。

  • 1952 年

康寧餐具

康寧餐具

發明了Pyrex超耐熱玻璃,後續廣泛被應用在餐具,不過康寧已在1998年將廚具部門出售,全力朝光通訊與玻璃基板等高科技產業發展。

  • 1970 年

超高頻寬以及可彎曲的光纖

開發全球第一條低損耗光纖,之後數十年光纖到府變得普及,大幅加速了上網的便利性,拉近了人與世界的距離。

  • 1972 年

開發蜂窩撞陶瓷基板,應用在汽車排氣管內,降低空氣污染。

圖說明

  • 2007 年

第一款iPhone推出,當時若沒有康寧的大猩猩強化玻璃,現今就沒有3C產品提供五花八門的觸控應用。

  • 2015 年

全年營收98億美元,約3,179.8億新台幣,EPS為1.4美元,約45.4新台幣。全球員工3.5萬人。

看康寧如何改變未來

對康寧來說,尋找材料的加值或創新應用,並結合康寧優異的製程技術是最重要的事,未來將積極發掘光通訊、移動消費電子、顯示科技、汽車和生命科學這五個大市場的機會,像是康寧已研發出增加安全度的藥物包材,以及可以抗菌的玻璃,已經被應用在智慧手機的背蓋。另外,汽車領域也是康寧相當看好的市場,包括車外與車內的機會,像是康寧開發出重量大幅減輕的擋風玻璃,已獲得福特採用,車內則是有儀表板的觸控顯示需求,都是大猩猩玻璃延伸應用的機會。

創新,是許多企業追求的目標,對康寧來說更是如此。6,800萬新台幣,是康寧平均每天花在研發上的費用,大猩猩玻璃的前身其實在1960年代就被開發出來,直到iPhone問世、被放置超過40年,它才一戰成名,在1970年發明了全球第一條光纖,途中經歷了網路泡沫、市場供過於求,導致康寧巨額虧損,直到近年光纖才成為主流,這種耐心資本並非所有企業都做得到。

攝影/蔡仁譯 照片提供/康寧

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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。

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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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