兩千億業績的四分衛
兩千億業績的四分衛
2005.04.15 |

一九九六年二月,物理學博士熊暉向美國德拉瓦州布蘭萬迪河畔的杜邦(DuPont)集團總部遞上辭呈時,他還記得當時杜邦的營收約四百億美元,而他準備加入的台灣達碁光電,營收則必須從「○」開始。當時他根本想不到八年之後,杜邦的全球營收掉到兩百七十億美元,而達碁合併聯友之後的友達光電,營收則已飛快追上百年歷史杜邦集團的五分之一。更沒想到的是,當年離開時的那名「資深研發科學家」,現在居然要放下實驗室裡的儀器槍,扛起全球第三大面板供應商友達光電每年五十億美元(大約一千七百億新台幣)營收的重任,「要不是當時決定回台灣、決定投入這個全新的產業,我可能沒有辦法從研發人員轉成業務人員,」現任友達光電執行副總經理熊暉感嘆地說。

**充分授權才能打世界級戰爭

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可是對友達集團董事長李焜耀來說,他大膽啟用擁有加州大學柏克萊分校物理博士的熊暉,也等於為集團創造出了一個新的前鋒戰將。友達集團目前分成三個主要板塊:一是業務行銷部門,二是營運部門,三是資訊平台支援部門,獅子座的熊暉不但統包業務部門下的五個事業群,還負責友達的策略規劃及公司行銷,完全脫離了「科學家」的範疇。
扛上一千多億的營收,壓力不小,但是熊暉的業務競爭對象,一下子就是三星和LG等比杜邦還大的東方巨人,張力更大。「所以我必須充分授權下屬去打仗,讓五個事業群能同時開戰,」熊暉透露,他現在一半的時間看客戶,一半的時間在做內部的整合和訓練,好讓友達的行銷人員能夠扎實地從二線客戶,服務到一線客戶,創造每年三○%以上成長的持久戰。
雖然三星和LG都擁有提前大幅投資所建立的規模優勢,但是友達卻是全球面板廠中少見產品線最完整的公司,從大尺寸產品設計到小尺寸的關鍵零組件研發,讓友達可以快速地掌握各種尺寸的變化,當筆記型電腦面板尺寸走向十二比十的寬螢幕時,友達就率先推出十二吋、十四吋NB面板,漂亮地打出一場結合趨勢和市場需要的行銷戰。
能累積產業行銷的功力,完全是靠熊暉「凡事沒有捷徑」的業務精神。熊暉還記得二○○○年苦戰的那兩年,技術還不穩定,市場應用又還沒有起來,「但是我們一直相信,方向是正確的,只要產品對,成本好,就能走得出來。」熊暉坦承,數百億的投資在後面,一個人絕對沒有辦法承擔這種壓力,一定要靠團隊的力量走出來。

**許承諾就一定要做到

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愈早做,挑戰愈大,但是收穫也愈大。熊暉也指出,「大規模的行銷戰,就要靠體質了,」所謂體質這種東西,就看找的人對不對、組織架構好不好,才能規劃更長久的競爭策略,而「凡事沒有捷徑」,也讓友達的曲線走向平穩。「我們的客戶都知道,我們賣東西的風格,決不是價格最高、也不是價格最低的那一群,」熊暉進一步解釋,所謂「並非價格最高」,是指不會在產能缺貨時哄抬價格;而「不是價格最低」,則是指友達在意產品有哪些附加價值,可提供給客戶。之所以會有這樣的體會,來自於友達這八年來的發現,客戶要的是「整體成本」(total cost)而非短期低價,所以也唯有長期的投資和研發經營,才能做到「不趁機大撈一筆」或「大賣庫存流血輸出」的「平緩價格」策略。因此,熊暉要求行銷業務人員要「不要輕易承諾,但承諾就一定要做到」,所以友達的業務主管也而不用像個「Used Car Salesman(二手車推銷員)」,但是要說得少、動得快,建立長久的信任。
「其實我當時也很猶豫,自己不太應酬的風格做得好行銷業務嗎?」熊暉坦承九年前自己在美國考慮要不要回台灣時,一度想過轉型可能碰到的困難,但台灣人能在美國公司業務行銷部門做到VP層級的,少之又少,「人生最難的是,你要知道那一扇Window關起來之後,就沒有機會了,」熊暉說。他回台灣和當時達碁總經理李焜耀進一步面談時,正好遇到聖誕節假期,所有機位都滿了,只有一班周末的經濟艙,但是李焜耀還是願意星期六和他面談,而且在面談中李焜耀就告訴熊暉,他未來可以考慮做行銷業務。
就這樣,熊暉從應徵「研發經理」一路變成「行銷副總」,他也一步一步用踏實的方式做業務,「不要怕挑戰,但不要改變自己的Style(風格)」熊暉說,唯有如此,才能做得踏實、做得盡興,把潛力好好發揮出來。

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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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