麻省理工學生與NIKE過招實錄!找出「爆紅」背後的DNA
麻省理工學生與NIKE過招實錄!找出「爆紅」背後的DNA

本文摘自《注意力商人》,天下雜誌出版

裴瑞帝出生在加州,母親是猶太人,父親是義大利裔美國人,裴瑞帝是一個非常平凡、表情有些嚴肅的年輕人。但是,他嘴唇上總是帶有一抹微笑,這是重要的線索,這個表面嚴肅的研究生,私底下其實喜歡惡作劇。

雖然裴瑞帝在摸魚—用當時的白話是在「網路上閒逛」—裴瑞帝到耐吉(Nike)的網站,他注意到網站上有一項功能,讓客戶訂購客製化的鞋子,在產品印上任何他們喜歡的字眼。他下了訂單購買Nike Zoom XC USA的跑鞋,並指定鞋子繡上四個字:血汗工廠(SWEATSHOP)

他沒有多想,直到第二天他收到以下的電子郵件:

寄件者:客製化,耐吉客製化網站
收件者:喬那.裴瑞帝
主題:RE:耐吉客製化網站訂單編號o16468000
由於以下一種或多種原因,您的耐吉客製化訂單已被取消。

一、您的客製化產品包含另一方的商標或其他智慧財產權。
二、您的客製化產品包含我們無法合法使用的運動員或球隊的名稱。
三、您的客製化產品資料空白。您不想要客製化處理嗎?
四、您的客製化產品包含褻瀆或不當俗語。如果您希望用新的客製化方式,請重新下單訂購耐吉客製化產品,請再到我們的官網www.nike.com。

裴瑞帝看到這封電子郵件覺得有些好笑,便回信問他是違反了哪項規則。耐吉客戶服務代表回答說:「您的耐吉客製化訂單已被取消,如同前封電子郵件信件所述,『不當俗語』。」

裴瑞帝剛剛熱身準備好,然後這樣回信:

親愛的耐吉客製化,感謝你快速回覆我的ZOOM XC USA客製跑鞋詢問信。雖然我讚賞你及時的客戶服務,但是我不同意我的客製化產品包含不當用詞的說法。

在考查過韋伯字典後,我發現「血汗工廠」其實是歸類為標準英語,而不是俗語。這個詞的意思是:「一家工廠的工人拿取低工資的報酬,長時間工作,而且工作環境不健康」,這個詞源於1892年,所以我的客製化產品符合你們第一封電子郵件中詳細列出的標準。

你們的網站上宣傳耐吉客製化計畫是,選擇的自由和表達你自己的自由。」我認同耐吉對自由和個人表達的熱愛,你們的網站還說:「如果你想要把產品做到好……就自己設計。」

我很高興能夠設計自己的鞋子,而我的客製化產品是作為小小的心意,感謝那些血汗工廠的工人辛苦待命,幫助我實現我的理想,我希望你能重視我的言論自由,並重新考慮你拒絕處理我的訂單的決定。謝謝。

耐吉的回應就是取消訂單。裴瑞帝寫了最後一封電子郵件:

親愛的耐吉客製化網站,
感謝你為了回應我的要求所花費的時間和精力。我決定用不同的客製化方式來訂購鞋子,但是我想提出一個小小的請求。幫我做鞋子的十歲越南女孩,你能不能給我一張她的彩色快照?謝謝。

(耐吉沒有回覆)

裴瑞帝覺得很有趣,將電子郵件轉發給12位左右的朋友,其中有一人把電子郵件的內容貼在他個人網站上。在一個星期內,裴瑞帝的電子郵件內容廣為流傳,瞬間有數千人看過;幾週內便有數百萬人看過,也因此引來世界各地的主流媒體關注。這可以用當年2001年還不存在的說法來形容,這封電子郵件在網路「爆紅」。

你想立即轉傳的媒體,就是會造成瘋潮的媒體

裴瑞帝說:「我受邀上NBC的晨間新聞《今日秀》,主播凱蒂.庫瑞克(Katie Couric)和我談論血汗工廠的勞工。就好像,問我對於血汗工廠的看法。」他沒想到自己突然變得這麼有名氣,可以接觸到如此廣泛的觀眾,超越最瘋狂的想像。裴瑞帝後來只記得:「微不足道的小事件變成網路瘋傳的大新聞。」當時他還不知道,這個經歷將會改變他的事業和人生。

裴瑞帝任職於眼波動藝術與科技中心期間,可能無法創造出先前的耐吉球鞋事件一樣的大規模影響力,但是他寫了一篇二十三點宣言,標題為〈瘋潮式媒體筆記〉(contagious media),闡述在多樣化的網路上如何與眾不同。其中某些重點很容易理解:「會造成瘋傳的媒體就是你立即想與所有朋友分享的媒體,但前提是你必須樂於消費媒體,也樂於在社交過程中轉傳給別人。」

2006年,YouTube上最出名的面孔是Lonelygirl15,主角是一名可愛而又愛搞怪的少女,她的第一支影片的標題是「第一篇部落格:傻蛋必勝」。她人坐著,面對著鏡頭,一隻腳縮著靠近身體,下巴靠在膝蓋上,悲傷地用單調的聲音說:「大家好……這是我的影片部落格……嗯……我真像一個傻瓜……」只是後來大家才知道,Lonelygirl15其實是有拿酬勞的演員,名叫潔西卡.蘿絲(Jessica Rose)。她照著劇本演出,內容是根據她的製作人對於業餘影片部落格的猜測。

黃金時代即將邁入尾聲

《赫芬頓郵報》、Lonelygirl15以及名流八卦網站的成功,預示了透過網路業餘玩家吸引注意力的模式,歷經十年的發展,即將邁入尾聲。

業餘部落客情況也一樣,他們曾經似乎有用之不盡的創造力。現在出現了相同的故事情節:在部落格上發表文章一段時間後,許多人開始注意到,這些公開的文章能夠打動的知音遠遠少於他們所期望的,也許原因在於他們沒有真正了解網路。他們試圖要得到更多關注,但看來一切只是徒然:「如果別人口中該做的事你都做了,」一位部落客哀痛地說,「你每天最多會多一百名訪客,但是之後就像撞上一道看不見的牆,無法突破。」大衛.溫柏格回憶說那個時候,對他來說,「是在敲響警鐘」:

(克雷.薛基的)分析顯示,部落格的生態並不平等,並不是每個人都有平等的發言機會。相反地,它是由少數幾個網站所主導,這些網站吸引的人數眾多,接下來就如長尾理論所言,處於最尾端的網站訪客少得可憐。

《連線》雜誌有一篇文章進一步建議:「與其把時間花在編寫聰明、機智的部落格散文,還不如在Flickr、臉書或推特上表達自己。」這算是新瓶裝舊酒嗎?並不盡然。表面上看起來是讓人們聚在一起,但事實上這些社群網路是將史上最具侵入性的注意力擄獲工具,連結到成千上萬人們的生命之中。協議的條件是什麼?就如同任何的使用者同意條款一樣,都是有利於供應商,使用者通常會快速點選「同意」鍵,而不會費力去看完密密麻麻的條款說明。

關鍵字: #Nike
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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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