虧損9年的公司,如何谷底翻身?皮克斯靠「放棄賺錢商品」做到了!
虧損9年的公司,如何谷底翻身?皮克斯靠「放棄賺錢商品」做到了!

談到動畫片,無論是巴斯光年與胡迪兩個玩具在爭吵中成為死黨的故事,還是一群昆蟲拯救螞蟻窩的歷險記,大家應該馬上就能說出《玩具總動員》《蟲蟲危機》的片名,對於這一部部靠電腦動畫製成的電影,在當時完全跳脫傳統手繪動畫的方式,讓皮克斯動畫工作室(Pixar Animation Studio)成為說故事大師的代名詞。

而這個讓高科技技術成功跨足電影的團隊,正是由蘋果(Apple)創辦人史帝夫 ‧ 賈伯斯(Steve Jobs)1985年被趕出蘋果後,與艾德 ‧ 卡特姆(Edwin Catmull)、埃爾維 ‧ 史密斯(Alvy Smith)共同創辦。

1995 年,皮克斯第一次推出動畫長片《玩具總動員》就獲得奧斯卡獎,後來推出的作品也都不斷稱霸美國票房,但誰能想到,一直到 1994 年底,皮克斯還處於連年虧損,得靠賈伯斯開出個人支票救急,燒光了 5000 萬美元的財產才得以維持營運。後來,賈伯斯找來原本在矽谷擔任高階主管的羅倫斯.李維(Lawrence Levy)出任皮克斯財務長,重新調整公司體質,才讓皮克斯有機會達到現在的成就。

儘管一開始,李維對皮克斯的電腦繪圖技術、說故事的創意感到驚艷,但他憑著自己多年的知識和經驗,找不出能持續穩定獲利的業務或產品,加上市場上完全沒有可參考的範本,他對皮克斯前景感到憂慮。但「所謂獨創新意,就是在絕壁的邊緣跳舞,是和誘人的安全感打仗,沒有捷徑,沒有公式,沒有前人已經踏平的勝利之路,考驗本就無所不在。」因此,1995 年李維還是決定加入皮克斯。

放棄賺錢產品,專注投入一個目標

要改善財務赤字,李維首先針對皮克斯目前承接的所有業務,進行全面剖析。他發現,皮克斯在做的事情,主要可以分成四大領域:RenderMan 軟體、動畫廣告、動畫短片,還有一部剛開始為迪士尼(Disney)製作、暫以《玩具總動員》為名的劇情長片。

RenderMan 軟體是皮克斯賣了多年的套裝軟體,可以產生高畫質的電腦影像,但諷刺的是,這是有高階特效需求的製片廠才可能需要的產品。「雖然這是目前唯一一項能賺錢的產品,但市場需求過小的限制,只會讓皮克斯持續被小筆的收入綁住,對於成長策略或上市公開募股,毫無幫助。

動畫廣告組遇到的問題則是,他們製作的廣告雖然不乏獲獎紀錄,但案子十分零散、預算也總是緊繃,平均下來,收取的費用只不過剛好支付成本,稍有不慎還會賠錢。在不可能提高案子成交價,也不可能增加接案量的情況下,這也是門難以做下去的生意。至於動畫短片,只是皮克斯用來測試並開發技術及編劇技巧,只是用來展示作品,沒有市場可言,所以毫無獲利可能。

最後只剩下還沒有做出成績,一切仍在起步階段的動畫長片。因為無從判斷其獲利可能性,李維還試著自行開發預測動畫電影績效的模型,經過初步分析,若能做到美國本土總票房達到一億,皮克斯就能成功打入大眾市場。雖然這是個極為艱鉅的挑戰,但卻是讓皮克斯生存下去的唯一選擇。李維表示,「棋子現在在什麼位置,你已經改變不了,最重要的,是你的下一步。」

1995 年,李維逐漸縮小了 RenderMan 銷售團隊編制,將高階軟體留給皮克斯自己使用,同時解散了廣告團隊,讓皮克斯正式成為一家專做動畫片的娛樂公司。除了將原本散在各個業務上的技術或創意人員聚集在一起,讓整個團隊能共同為著《玩具總動員》的完工之外,李維與管理團隊也不斷與當時擁有皮克斯作品專屬權的迪士尼,針對電影的行銷方式進行協商,從行銷對象、路邊的廣告看板到周邊商品都歷經了層層討論,希望能將宣傳效果極大化。

同年 11 月,《玩具總動員》正式上映,最終本土總票房達到將近 1 億 9200 萬,不但是當年最賣座的電影,還成為史上第三賣座的動畫劇情電影,僅次於迪士尼的《阿拉丁》與《獅子王》,皮克斯從此從一間默默無名的製品廠,一躍成為榜上有名的賣座動畫電影公司。

攀向頂尖之道:擴編人才,提升創意深度、產出穩定度

《玩具總動員》的成功像是一劑強心針,讓李維與賈伯斯在籌備皮克斯上市的前置作業,變得更加順利。1995 年 11 月 29 日,皮克斯的股票交易代號 PIXR 首次出現在那斯達克證券交易所(NASDAQ)的電腦螢幕上,原本開盤價 22 美元,一下就跳漲到 36 到 39 美元之間,賈伯斯瞬間成了億萬富翁,皮克斯的總市值則上看 15 億美元。

擁有了賣座票房的作品,又是當年最成功的首次公開發行股票(IPO),看起來是極大的成功,但李維想的卻是,如果不能持續製作出優秀的電影,那皮克斯將淪為只打出一支好球的公司。對此,李維決定從提高出產電影的速度,同時確保創意深度著手。

為了擴編人才,讓皮克斯得以從 4 年一部片,走向一年半一部片,李維雇用專業經理人瑞 ‧ 漢娜(Rachel Hannah)建立完整的招募制度,網羅世界頂尖的動畫、技術及美術人才。同時,讓共同創辦人卡特姆開設「皮克斯大學」,訓練新舊員工,讓皮克斯的創意能持續不斷進步。這也成功讓皮克斯緊接著推出的《怪獸電力公司》《海底總動員》《超人特攻隊》,美國本土票房平均每部都超過 2 億 5000 萬美元。

出售或是持續擴張?處事業高峰不忘評估風險

皮克斯股價在 5 年內上漲了 171%,市值從 15 億美元一路漲到 60 億美元,正處在最風光的時候。但在 2005 年時,李維卻意識到,「人不可能永遠以同樣的速度往同個方向走,遲早會出現各種讓我們慢下來的事物。」他認為,一旦成就攀上了高峰,只要稍有衰退跡象,皮克斯的股價就會暴跌。降低風險的方法只有兩個,用手上的資金投入多角化經營,或是將皮克斯賣給迪士尼。

經過與賈伯斯的沙盤推演,他們共同決定,與其讓只懂動畫的皮克斯擴充成能精通不同經營門道的管理團隊,不如讓迪士尼保護皮克斯的動畫事業,同時藉由迪士尼的龐大資源,提供相同多角化的機會。

2006 年,皮克斯與迪士尼達成協議,迪士尼宣布以 74 億美元收購皮克斯,同時確保皮克斯建立的文化會存續下去。對此,李維表示,「皮克斯為自己打下的勝仗已經成為過去,現在放手讓新的好手接管,不要讓眼前的美好景象消失,才是我該做的事。」

延伸閱讀:

  1. 好點子跟好人才,哪個更有價值?皮克斯總裁的答案是......
  2. 再默默的貢獻,都該得到掌聲!皮克斯打造頂尖團隊的秘訣

本文授權轉載自:經理人

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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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