全球科技業TOP10告訴你的3大經營趨勢!想持續提升獲利,一定要把握
全球科技業TOP10告訴你的3大經營趨勢!想持續提升獲利,一定要把握

這是一個混亂的年代。消費者喜好飄忽不定,市場前景未明,各家老闆都在問:公司該如何找到前進的方向,持續獲利?

為了找到可能的解答,BCG研究波動劇烈的TMT行業(Technology, Media & Telecom;科技、媒體和通訊產業),發表《2016 TMT價值創新者報告》。報告中以2011~2015年的平均股東總回報(TSR,Total Shareholder Return)做為企業經營排名的指標,當公司現況足以推動股票上漲,讓股東收到最多股息和現金,就表示前景看漲。

我們從這3個行業的前十名觀察出3大經營共通點,可供其他企業主參考。

趨勢1:大量併購,快速累積人才和經驗

近5年來,科技業前十名的企業中,只有台灣的大立光(科技業排名第四)沒有併購紀錄,其他企業都有千萬美元以上的併購案。2015年,科技業排名第一的安華(Avago)以370億美元收購博通(Broadcom),不僅以小吃大,更是當時半導體業內最大的併購案,而這並不是安華近年來唯一的併購計畫。

面對市場環境的快速變動,大型企業幾乎沒時間額外培養新的產品和團隊,因而經常以併購做為快速進入新市場和吸納創新人才的手段,成了開闢第二成長曲線的重要策略。

趨勢2:投資成長型領域,提升既有服務的價值

為了掌握未來商機、協助公司營運,TMT產業優等生也積極投資成長型領域,其中最熱門的3個領域為:人工智慧(AI,Artificial Intelligence)、物聯網(IoT,Internet of Things)和網路安全(cybersecurity)。

舉例來說,廣告業希望跨足人工智慧,就會設定「增加數位廣告投放效率」的目標,開發相關服務。同理,當企業想投入物聯網,就會基於現有的產品、服務、顧客,去思考和研發「既有服務+物聯網」的可能性。

在科技業排名第八、亞洲第一大的視訊監控公司海康威視,長期投入大量資金和時間,研發各式各樣「視訊+新科技領域」的解決方案。像是為中國河北省設計的高速公路監測系統,整合了車牌自動辨識、判別車輛行經路段、精確拆分過路費等功能,無須人員全天候站崗,就能即時計算路費,提升高速公路管理的效率。

趨勢3:擁抱數位轉型,開創新的商業模式

這3大行業的前十名,都是推動「數位轉型」的典範。畢竟企業要擁抱新科技技術,內部難免會產生阻力,有賴經營者搭配轉型思維,調整組織的結構和文化,才能讓科技技術發揮作用。

整體而言,數位轉型策略可以分成兩大方向:

(1)運用科技優化既有價值鏈

檢視企業從產品研發、生產製造、行銷銷售、物流運送到客戶服務,在哪一個階段或環節加入科技技術,最能提升營運效率?比方說,公司在構思推出新產品前,或許能先透過物聯網,蒐集用戶使用既有產品的數據資料,分析整理後,針對使用者真正的需求,提出更好的產品企畫;或是在產品製程中,運用3D列印來製造商品,以較低的成本做出更精細的外型和設計。

(2)驅動破壞性創新(disruptive innovation)

跳出既有框架,運用科技技術想出新的商業模式,並為此大幅調整人員組成、服務流程和組織結構。

Adobe(在科技業排名第九)就屬於這個類型。隨著顧客愈來愈不愛購買套裝軟體、營收逐漸萎縮,Adobe在2013年果斷宣布,將一次性出售的套裝軟體轉型為按月收費的訂閱服務,使得組織結構幾乎要「砍掉重練」、大幅改革。

以面對客戶的銷售部門和通路為例,過去只要鼓勵顧客下決心購入軟體,現在就必須將顧客服務做得更周到,時常關心顧客使用軟體的情形,盡可能地協助他們解決問題,吸引顧客持續訂閱使用。如今,訂閱服務已經占Adobe營收的30%,每月固定入帳的月費成為「穩定現金流」,讓企業獲益大幅上升。

企業在推動數位轉型時,上述兩種做法並非二則一的選擇題,而是能夠併行的策略。

一般來說,企業既有的業務內容已經累積了品牌聲量和忠誠客戶,可以此為基礎,思考如何運用數位工具,提高營運效能;不過,也要提醒經營者,在傳統的價值鏈以外,或許還有更多創新機會,可能成為值得發展的第二個營收成長曲線,兩者都不宜偏廢。(口述 / 徐瑞廷,整理 / 韋惟珊)

延伸閱讀:

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  2. BCG的轉型框架:企業要成功轉型的三大要素

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #數位轉型
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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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