王者LV,打擊仿冒不手軟
王者LV,打擊仿冒不手軟
2007.01.01 | 科技

班耐德.阿諾特(Bernard Arnault)酷愛明星品牌。他聰明的金融交易手腕,不僅使其在一九九○年成為法國奢侈品企業集團LVMH Mo?t Hennessy Louis Vuitton SA的總裁、執行長與主要股東,更被法國新聞平面媒體《Lib?ration》譽為「金融界的馬基維利」。(編按:馬基維利是義大利著名政治家,他的著作《君主論》影響了後世許多政治家,他的理論也被曲解為馬基維利主義,即為達到目的不擇手段,強權至上主義。)他打造明星品牌的天賦,成功地使他以兩百一十五億美元財產淨值的身家,登上《富比世》全球富豪榜(Forbes World’s Richest People list)的第七名寶座。
對阿諾特而言,打造明星品牌的公式是這樣的:藉由挖掘品牌的歷史以及尋找正確的設計師來傳達它,鮮明地定義品牌特性(阿諾特稱之為DNA),創造出色的市場行銷話題,並且嚴格監控產品的品質與銷售通路。
路易威登(Louis Vuitton)這個品牌無疑是前述公式的最佳範例。LVMH集團二○○五年高達一百六十四億七千萬美元的銷售總額中,至少有七○%是由LV包辦。(該集團旗下同時擁有Fendi、Mo?tet Chandon、以及Christian Dior等知名品牌。)

**造型時髦提包屢創新話題

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起源於一八五四年,LV原本是旅行箱的製造商,並在二十世紀初隨著鐵路與船運旅遊的發達而興旺。到了一九八○年代,LV成為媽媽級女性喜愛購買的品牌,其價格昂貴且製作精良,但在外型上卻相當的無趣及過時。一九九七年,阿諾特雇用來自紐約的年輕、嘻皮設計師馬克.賈克柏(Marc Jacobs)擔任藝術創意總監,這種情形隨之改變。賈克柏仔細研讀LV的歷史,並開發數種不同類型的提包,每一款都各有其摩登時髦的花樣。
隨著提包造型日趨時髦,阿諾特進一步藉由各式廣告的組合,創造出重要的熱門話題。這些廣告宣傳包括眾多知名代言人:歌手女演員珍妮佛羅培茲(Jennifer Lopez)、女演員鄔瑪舒曼(Uma Thurman)、超級名模吉賽兒邦臣(Gisele B?ndchen);和引人注目的藝術家合作:最近期的合作對象為音樂創作者菲瑞威廉斯(Pharrell Williams);企業贊助:LVMH年輕藝術人獎(LVMH Young Artists’ Award)、LVMH探索與教育(LVMH Discovery and Education);頂級的活動事件:路易威登經典車展(LV Classic)、路易威登盃(LV Cup);以及將LV整修中的巴黎門市以兩個價值一百五十萬美元、造型為巨大LV行李箱鷹架圍住的公關噱頭。
然而,最佳也最有效的話題製造者,莫過於LV每季推出的高價限量版提包。這些時髦提包的目的不在賺錢,而在賺取人們欣羨的眼光。因為假使你無法獲得一個限量版的提包,你也極有可能會買下其他一百八十種標準版提包中的一個。
最後,阿諾特嚴格把關LV的高品質標準與通路。單是一個女用手提包就可以擁有一千道的製作程序,而且幾乎每一部份都是手工製成。正牌的LV產品僅在LV門市、精品店、以及阿諾特所擁有的網路商店eLUXURY.com販售。

**建立全球打擊假貨網絡

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即便擁有這樣一個欣欣向榮的企業王國,LVMH集團並非如眾人設想般毫無煩惱。事實上,其強大的品牌實力正是其最大頭痛問題的來源。仿冒活動總是伴隨著良好聲譽而來,而LV產品則是世界上最常被仿冒的對象之一。表面上似乎購買一個仿冒的LV提包並不會傷害任何人。然而,如同品牌頻道(brandchannel)曾報導的,仿冒不是一種沒有受害者的犯罪。除了會傷害被仿冒的品牌之外,仿冒品的銷售通常資助了更危險的犯罪企業。
LVMH集團是眾多在全球各地對抗仿冒品擴散的奢侈品品牌之一。儘管仿冒情事持續激增,品牌業者仍舊贏得少數幾場勝利的戰役。二○○五年十二月,北京法院判決北京市知名購物勝地「秀水市場」(Xiushui Haosen Clothing Market)應就其販賣仿冒品之侵權行為,賠償LVMH、Burberry、香奈兒(Chanel)、古馳(Gucci)、以及Prada等五家廠商一萬四千美元的經濟損失。
在其餘亞洲國家,LV仿冒品的製造與銷售網絡已遭瓦解,且仿冒產品也已陸續查獲。在世界各地有數家工廠已經被勒令停業。在法國,警方採取行動逮捕了販賣LV仿冒品的流動攤販。二○○五年初,二十九家來自紐約市中國城附近(仿冒品溫床)的零售業者,被判決要支付LVMH集團五億六千四百萬美元的損失賠償。
另一個案例則反映了設計師間逐漸成形的新趨勢。在此案例中,LVMH集團控告中國城地主理查.卡洛(Richard E. Carroll)容許可疑的仿冒品,在卡諾(Canal)街上七個零售地點販售。「設計師們團結在一起,並決定利用地主責任制的理論,」Kirkland & Ellis LLP合夥人約瑟夫.吉歐康達(Joseph C. Gioconda)表示:「這個理論的概念就是,當地主提供一個安全的所在讓人販賣仿冒品的時候,地主就成了侵害集團的一份子。」
法院的裁決要求卡洛逐出販賣LV仿冒品的房客、張貼告示表明這樣的販售是不合法的,並且允許查核員的隨機檢查。在另一個不同的案例中,LVMH集團說服十八筆土地的地主簽署一項同意書,其中要求地主協助打擊仿冒品販售者、張貼預防性告示、支付法院指派的查核員費用、以及逐出擁有LV仿冒品的房客。
LVMH集團表示它的六十人反仿冒小組以及由兩百五十位代理商、查核員、律師所共同組成的合作網絡,在二○○四年於世界各地進行近六千次的搜查,其中近一千次有進行逮捕。作為其品牌保護策略的一環,LVMH集團也正致力於提高大眾對仿冒問題的重視,並積極發展與不同國家政府當局及全球性組織的互動關係。
然而在尋求外部協助的同時,仍然有些措施是可以自公司內部採行的。關於這點,可以參考德商跨國企業Beiersdorf所設立的榜樣。
Beiersdorf認知到在俄羅斯的市場上,旗下妮維雅(Nivea)品牌髮類產品有近三○%為仿冒品。二○○四年四月,為了防範廣泛的仿冒與水貨市場,Beiersdorf開始在所屬產品上標示防偽標籤(由旗下黏著膠帶品牌Tesa製造,名為Holospot)。這項措施相當成功,一年後俄羅斯的市面上幾乎不再出現妮維雅仿冒品的蹤跡。

本文授權自brandchannel.com 旗下網站Interbrand。

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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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