失敗博物館即將開展,這裡有Apple、Sony都不願回首的產品
失敗博物館即將開展,這裡有Apple、Sony都不願回首的產品

給你一家公司的名字,你第一直覺會想到它的什麼產品?

  • Apple—— iPhone 和 MacBook?
  • Sony—— 相機?
  • 哈雷—— 摩托?
  • Kodak—— 膠片相機?

毫無疑問,一般情況下我們更容易傾向於聯想到該公司市場佔有率高的產品,因為它的知名度和影響力都較為廣泛。譬如提起高露潔,你肯定首先想到的是牙膏,而不是冷凍食品。

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圖/ 愛范兒

但高露潔的確推出過冷凍食品。當然,以失敗告終,畢竟沒有多少人會喜歡一種讓他們一看就聯想到牙膏的食物。

後來自然是被人們遺忘了,同其他千千萬萬失敗的產品一樣。但有一個人沒有放過這些令企業們不堪回首的「恥作」,而是將他們收集起來,並為此籌建了一家「失敗博物館(Museum of Failure)」。

館長韋斯特(Samuel West)是一個心理學家,他認為創新是需要失敗的,這很正常。

我們都知道,創新的失敗率有 80%-90%。
如果你不從失敗的事情中學習,那麼最後你也會失敗。

在展館的網站主頁上也介紹了,這些失敗產品將為顧客提供有趣的學習經驗。這裡陳列了來自全球各地的 60 多種失敗產品和服務,每個項目都提供了有關創新風險的獨特視角。

  • Nokia N-Gage 遊戲手機
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圖/ 愛范兒

這款手機在 2003 年發行,被定義為遊戲手機。在當時,掌上遊戲機市場完全是任天堂的天下,Nokia 也想靠這款手機分一杯羹。然而,在你想把它當手機用的時候,無法單手持握;把它當遊戲機用的時候,又會有一堆多餘的按鈕干擾。定位真是尷尬得如同鑲了八金八鑽的牙刷。

  • TwitterPeek 推特手機
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圖/ 愛范兒

這台機器由皮克(Peek)公司推出,只有一個功能——專門用來發 Twitter。然而屏幕設計不合理,每條推特只能顯示 22 個字符,在同一個頁面上連一條推特都無法看完整。相當於純文字版的微博機,從以前放到現在,還得配置兄弟版本的微信機、知乎機、QQ 機……不知道該刷哪個軟件來消磨時間的時候往包里隨便一摸,摸到哪個刷哪個。

  • 蘋果 Newton 掌上電腦
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圖/ 愛范兒

世界上第一款掌上電腦,由蘋果公司在 1993 年開始製造,支持觸控屏、紅外線、手寫輸入等。Newton 內置了 Notes、計算器、換算程式、Works(文書處理)、瀏覽器和郵件等,支持輸出常見檔案格式。從可支持軟件來看,這款掌上電腦比較適合需要移動辦公處理文檔的文員。但對大多數人來說,它沒有什麼實用性和無法替代性,並不能讓人找到一個花高價去購入的理由

  • Google Glass
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圖/ 愛范兒

大家都覺得很酷,但是路上沒見到什麼人戴。畢竟 Google Glass 最吸引人的還是眨眼拍照功能,而這項功能並不能從人們的口袋里掏走 1500 美元。更何況,這項過於方便的拍照功能已經涉及了觸犯他人隱私——如果你身邊有個人戴著 Google Glass,你難免會有一種「那邊有個人一直舉著攝像頭」的感覺。如果是想要拍攝運動影片,買個 GoPro 綁身上都可以代替。

不過 Google Glass 倒沒有其他失敗產品那麼尷尬和慘烈,至少它成功地幫人們解放了雙手。在《我在故宮修文物》紀錄片中就有修復人員將其用於拍攝細節圖,除此之外它還可以應用在醫學院手術教學、近距離作業拍攝等專業領域。再者,拍個第一視角小電影也不錯。

  • The CueCat 條形碼掃描器
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圖/ 愛范兒

這個掃描器本意是用來給用戶掃描雜誌上的廣告條形碼的,使用方法是像滑鼠一樣接入電腦 USB 連接阜,掃描條碼之後就能直接進入頁面,而無需人們手動輸入網址。

然而比起坐到電腦前、找出掃描器、插 USB、掃描條碼……這一系列流程,自己用任意電子產品搜索要方便得多吧。這種自認為「幫你節省時間」的產品其實到現在也不少,我們在市面上見到的許多「智慧家電」產品大概都繼承了這種體貼品質,比如使用 WIFI 操控的電熱水壺、窗簾、洗衣機……很難理解,產品設計者為什麼會認為我都走過去往壺里倒水了,還不願意親手按下那個煮水開關。

  • Rejuvenique 電能面膜
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圖/ 愛范兒

沒錯,這是一款面膜。將它戴到臉上,按下開關,它便會通過內置的傳感器傳送輕微電流到佩戴者的面部。據說這種輕微的電擊可以收縮肌肉,從而達到美容的效果。嗯……我覺得買的人的確需要電一電。

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圖/ 愛范兒

不過放眼市場上稀奇古怪的美容產品,也就覺得這個面膜沒有那麼詭異了。把外觀設計得優雅甜美一些,加上幾句「熬夜後急救依舊容光煥發」「用了之後前男友都回頭」的文案,將其包裝為當代都市女性專屬高端美容產品,再免費贈送給網紅明星,讓她們在社交網絡分享使用體驗,相信心動的姑娘們一樣會蜂擁而至。

除了上述產品之外,還有哈雷家並沒有男人味的男士香水、Sony 錄音帶、Kodak 數位相機等。這些產品入選不一定是因為產品本身定位或設計失敗,也有可能是因為定位沒有跟上時代、整個公司發展戰略失誤等。

實際上失敗的產品遠比成功的產品要多得多,且都被時代發展的車輪拋在身後,但與它們類似的產品卻還是一個個地不斷在被創造出來。如館長韋斯特所說,有創新就有失敗。但在失敗之前,先看看別人怎麼栽跟頭的,也許自己就能繞過這個坑。

展館將於 6 月 7 日在瑞典赫爾辛堡市中心向公眾開放。

角落裡傳出一個微弱的聲音:可以把我自己給裝進去嗎。

本文授權轉載自:愛范兒

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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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