行銷、宣傳出版社責任,作品一個字都不能改?親愛的創作者,經典不是這樣造成的!
行銷、宣傳出版社責任,作品一個字都不能改?親愛的創作者,經典不是這樣造成的!

本文摘自《長銷!》,天下雜誌出版

當大部分的書、電影、歌曲、電玩遊戲、甚至新創企業有如曇花一現,還沒冒出頭就快速凋零,長銷經典卻能成功熬過歲月、趨勢的淘洗,都能歷久彌新,在競爭激烈的市場中永遠粉絲不滅、金流不絕。

我們內心深處都有一個幻想:我們做完所有的創作工作,丟進郵箱裡,就有人會寄一份合同給我們,再也不打擾我們。沒有人可以告訴我們要做什麼,我們的作品保持原封不動。沒有干涉。沒有各式各樣的顧慮。有人會處理我們不喜歡的事。我們就這樣被挑選出來,成功就突然降臨。

但事實從來不是如此。現在不是,也從來沒有過。

所謂「創作者」,不是只出創意的人

想成為長銷經典創作者,第一個覺悟是,沒有出版商,天使投資人或製作人,會奇蹟似地幫你處理你不想處理的事。

將你的手稿寄出去,並不是辛勞工作的結束,甚至還不是所需大量工作的結束。長銷作品是由不屈不撓的藝術家創造出來的,與其將手稿交給不存在的人處理,如好萊塢所說的「親吻著交給上帝」,他們將流程中的每個步驟,視為自己的責任。他們掌控自己的命運。他們不只是藝術家,還身兼製作人和經理人。

在作品問世之前,我們必須花很多精力在琢磨和完善,且最重要的,為你的項目定位,讓它真的有機會和你想要的觀眾產生共鳴。好的當代流行作品,和經得起時代考驗作品之間的區別,就在於這些決定之中,而這個過程不是倉促做成的。

我們得將確保,這個對我們有如此深刻意義的作品,能準備好對接下來幾世代的人也同樣有意義。

讓它能夠在市面上眾多的創作中凸顯出來,而其他創作者也在企圖做同樣的事。要讓它成為所能成就最好的,讓你希望針對的觀眾一定會喜愛。

而這個世界上,最能完成此艱鉅任務的人是誰?就是你。很多創作人都只想當創作者,或只是出創意的人。

他們之所以喜歡,因為這很性感,且是對我們而言容易的部分。

但我懷疑我們之所以喜歡,也是因為我們感到害怕。害怕為接下來的一切負起全責。接著有很多決定要做,其中很多攸關項目的成敗,如果能讓其他人負責更好。如果我們能交給其他人,在項目失敗時,我們就有人可以責怪。

每分鐘有超過400小時的內容,被上載到YouTube上。每年有超過6千家新興網路公司,向Y Combinator申請資助。每年有1萬人拿到進階戲劇學位,超過12萬5千人拿到MBA,在美國出版超過30萬本書。就連有百分之五失業率的美國,也有800萬人在找工作。

沒有人有理由或時間,給你明星般的待遇。沒有人想從頭開始琢磨鑽石的麻煩。如果你想要成功,最好像打造好鑽戒般,自己琢磨,拋光,裝置好,且還要尺寸剛好。

那意味著什麼?在很基本的層次上,如果不是在每一方面都很出色,你就會被取代。對出版社、電影或音樂公司、投資人和顧客都一樣。

作品完成後,別急著找朋友品評鑑定

賽斯.高汀(Seth Godin)解釋: 「很出色只是第一步。為了贏得口碑,你還得讓(你的產品)安全,有趣,且值得讓人克服社交障礙,幫你傳播。」

而讓一切發生的人是你。你必須自己來。你是自己作品的CEO。身為創作者,所有的責任和領導工作都在你身上,即使你有合作夥伴,如公關人員,採購和出版商等。因為你有人幫忙,不表示他們會幫你處理所有事,或會和你有共識,而有最好的結果。

一旦你了解項目的成敗機會,完全取決於你,接著就必須採取一個,充滿矛盾和艱鉅的任務:找到一個可信任的外在聲音(或有些時候是多個聲音),將你的作品交給他,取得反饋。

作家在完成草稿之後,要做的重要的事是什麼?交給編輯。是真的編輯。並不是拿給一些朋友,聽他們的想法。

任何曾經和編輯合作類似項目的人,都知道負起最終決定的是誰,不論有多不舒服,都還是要創作人自己做決定。但為了創作出真正偉大的作品,你必須將你自己和作品,都提交到這個反饋過程中。不論是投資人,有放行權力的高層還是編輯,在某個時間點,你必須將你的作品放手。

一句「我不相信你」,愛黛兒二創銷售佳績

白金唱片藝人愛黛兒,在她的專輯「21」破紀錄之後,為下一張專輯做好準備,也做好示範帶,她找到她的製作人瑞克.魯賓,告訴他已經準備好要進錄音室,做最後一步錄音。魯賓安靜聽她說完,只回應了她一句:「我不相信你。」愛黛兒後來告訴《滾石雜誌》,「當他那麼說的時候,我不知道受到多大打擊,哭得眼睛都快掉出來了。然後我只是說:『現在我都不相信我自己了,所以你這麼說我也不驚訝。』」

愛黛兒回去重頭開始,又花了兩年時間投入。最後帶來的成果呈現在兩方面。首先,專輯名稱是「25」而不是「27」,雖然愛黛兒計畫用出專輯時的年紀,做為專輯命名稱。更重要的,粉絲用最大的恭維來支持她:該專輯在上市第一周,就賣出340萬張,超過之前紀錄將近100萬張。

你的創作原型,第一次就很完美的機率有多高?《大亨小傳》被拒絕了很多次。WD-40的命名,來自創作者嘗試了40次,才將配方定下來。

基於利益上的衝突這是很難的,也就是說最大的利益衝突,來自於我們是創作者。平衡這種利益衝突的方法,是將客觀的人帶進來。問自己:我自己是對的,而全世界的人都錯了的機率有多大?至少考慮一下為什麼其他人有疑慮,對我們是更好的,因為事實是,真相總是介於兩者之間。

關於反饋,我認為尼爾.蓋曼(Neil Gaiman)有一句話,捕捉到正確的態度:「記住:當人們告訴你有問題,他們不能接受時,他們幾乎總是對的。當他們告訴你具體哪裡有問題,要怎麼改時,他們幾乎總是錯的。」

只有你知道如何修改,但只有在你能保持開放心胸,接受合作和反饋時才會知道。

往下滑看下一篇文章
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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓