金士頓挑戰營收新高的秘訣
金士頓挑戰營收新高的秘訣
2006.11.01 | 科技

十月中旬金士頓一場表揚晚宴上,近百名滿十年、十五年的資深員工齊聚孫大衛常打小白球的Mesa Verde鄉村俱樂部,最後一道甜點還沒用完,會場分成兩派人馬,分別由杜紀川、孫大衛領軍,展開一場遊戲對決,頭戴花俏誇張的氣球裝飾,杜紀川與孫大衛跟小朋友般興奮,一聽到主持人下口令,瘋狂在會場中奔跑尋找盟友協助,看誰找到最多的牙線盒、口紅、帳單,二十分鐘下來,滿頭大汗,贏的隊伍每人贏得二十美元的「小菜」。
杜紀川與孫大衛當天有備而來,卸下領帶與西裝外套,滿場跑完只是餘興節目的暖身,孫大衛搶先開炮,「John(杜紀川)得親我一下,否則給在場每人一百元」,杜紀川不甘示弱加碼回擊,最後孫大衛招架不住無法再加碼,發出十年員工每人二千美元、十五年員工五千美元的大紅包。
「我以前都從背後親John(美式幽默Kiss Ass,即拍馬屁),那天為了讓資深員工高興,第一次正面親他」,孫大衛事後解釋。
全球記憶體模組的前十名市佔排名不斷洗牌,說明了競爭之激烈,金士頓卻長期穩坐龍頭,以兩位數市佔率,遙遙領先市占率僅個位數的第二大廠Smart Modular Tech,難道和員工玩戲戲、「打成一片」,是記憶體霸主的長期王道?

**獨特企業文化
公司超扁平只有四種職級

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全球記憶體產業歷經二○○一年的跌價低潮後,去年底開始大紅大紫,年底更因Vista將上市,記憶體一路看好到明年第一季,而金士頓自一九八七年創立以來,年年都賺錢,金士頓創辦人之一、總裁杜紀川(John Tu)預估今年可望挑戰四十億美元大關,杜紀川表示,站上高峰後,怎麼站的穩、站的久,企業文化的傳遞仍為關鍵。
「對金士頓而言,如何創造高峰不再是問題,如何維持成長,才是真正的挑戰」,杜紀川說。這不是只看今日表現的競技場,衝刺後,保持顛峰才是真正學問。
「金士頓沒有這個文化,就不可能成功,這幾年愈來愈覺得就是這樣,金士頓才有今天」,杜紀川簡單以「企業文化」解釋金士頓成功的最大因素,另一位創辦人孫大衛(David Sun)的回答更阿Q,「你問我金士頓怎麼成功?我的命好啊!」
企業文化有如瞎子摸象,每人心中的答案長的都不一樣,員工手冊裡可找不到「金士頓文化」的定義,杜紀川解釋,金士頓文化,就是讓員工價值最大化,如新進員工常被當菜鳥,會被欺負,金士頓是個大家庭,不分新舊,大家都是朋友,「這是不成文的規定」。
走進金士頓位於加州芳泉谷的企業總部,沒有豪華氣派的接待大廳,更沒有高階主管獨立採光辦公室等基本配備。取而代之,杜紀川與孫大衛的「辦公室」,埋沒在一整層近百名員工的隔板辦公桌中,一張椅子、一張桌子,與坐下來會露出上半身的矮平隔間,就是金士頓兩位大老闆的辦公室。
「我常常可聽到David在講電話」,在金士頓十二年的美國業務副總裁John Holland表示,金士頓開放式的辦公空間,員工可隨時轉頭與同事溝通,甚至聽見孫大衛的所有對話,員工打趣表示,反而可提高工作效率,「瞄一眼就知道David什麼時候有空,不會浪費時間特地跑一趟去找他」。
金士頓從十人以下的小型公司,發展成近三千人的國際企業,讓大象起舞靠的不是別的,而是最基本的溝通。
「如果你在做something,卻沒人知道你在做什麼,容易產生不必要的誤會」,杜紀川表示,溝通絕對是公司營運的一大關鍵,近年外商公司強調「開門政策」,希望主管能敞開大門,增進與員工的垂直溝通,「金士頓連這道門都沒有了」。
金士頓十年前還是中小型企業,談溝通當然簡單,如今年營收逾三十億美元,三千名員工廣佈美國、台灣、大陸、歐洲、東南亞,怎麼溝通?
「公司愈大,愈不能建立官僚,組織越簡單、愈單一、愈扁平(flat)愈好」,杜紀川說,金士頓多數部門只有四個職位等級,員工、經理、總監、副總裁,「經過這麼多年,我只知道這種簡單經營哲學,好處多於壞處,我可以向你保證,這一點都不難」。
記憶體的市場競爭激烈,頂尖廠商必須能隨時應變調整,在金士頓十二年的資深科技經理Richard Kanadjian表示,「我們是小公司思考(small company thinking)」,很像中小企業的營運模式,但也因如此,才能簡化流程,也允許創新。

**對員工好
每年紅利至少是薪資三成

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員工是大企業裡的小小螺絲釘,卻是金士頓最引以為傲的資產,也是金士頓的秘密武器,客戶至上前,得先對員工好,員工是金士頓舞動企業大刀的關鍵槓桿。
科技產業人才流動率高,記憶體模組市場因價格變動快速,每每市佔率一洗牌,就牽動一波人事異動,以美國市場為例,員工流動率約十二%,金士頓的流動率卻不到三%,除家庭式的公司文化鞏固員工忠誠度,員工福利也為關鍵。
以金士頓美國總部為例,每年員工紅利至少達薪資的三成,不論是工友還是副總裁,員工家庭其他成員的保險費一律由金士頓埋單。
金士頓資深員工透露一則小故事,有次跟著孫大衛出差,孫大衛居然一股腦把所有的產品策略大方公開給對手知道,孫大衛事後則跟他說,「這個策略只有我們能執行,因為他們沒有這樣的人才,有秘密策略也沒用!」
十九年前,杜紀川、孫大衛兩人沒沒無名,在加州的車庫起家創業,成功提早卡位,使金士頓長期在記憶體模組市場獨領風騷,即使近年新興小廠多如雨後春筍,威剛更快速竄紅搶下全球老三地位,金士頓始終屹立不搖,長期稱霸。
根據iSuppli調查,金士頓全球市占率達十六%,第二、第三名的Smart Modular Tech、威剛,個別市占率仍未破十%。

**挑戰商學院理論
做成朋友生意自然就會成

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金士頓靠靈活、彈性的文化而壯大,企業國際化管理也面臨因地制宜、制度管理的挑戰,資深員工則是金士頓開拓新市場的最佳利器。
金士頓以自有品牌起家,約十年前跨足OEM,通路遍及全球近九十個國家,曾負責德國、倫敦新辦公室的Holland舉例,新設據點一定派遣資深員工到當地坐陣帶人,金士頓文化就這麼傳承下去,因當地文化稍加調整,但基本精神不變。
MBA教室常說:做生意不能作朋友,金士頓卻有一套「朋友做生意」法則,挑戰商學院裡的經營理論,卻因此鞏固全球經銷商的忠誠度。
「不要認為我多有遠景」,孫大衛表示,「到今天我還是覺得我在做朋友,不是在做生意」。
難道金士頓在做慈善事業?孫大衛解釋,用作朋友的方式做生意,中間有良性的循環,「如果跟客戶殺價,絕對不會殺到讓人恨我,這套是MBA沒法學的,你看金士頓還屌的很,完全沒有垮的跡象」。
只是金士頓與百年老店相較,僅是二十歲的年輕小子,未來還有許多二十年要走,也面臨從人性經營到制度化的考驗。
「金士頓文化不是第一天的事,經過二十年,spirit在那裡了」,杜紀川說。企業全球化經營學問大,金士頓回歸最基本的「員工價值」,證明企業成長蛻變成大樹,尊重、彈性、溝通等創業精神不怕走味。

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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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