一家東南亞廣告新創,如何做到2年自成集團、還接連收購兩家公司?
一家東南亞廣告新創,如何做到2年自成集團、還接連收購兩家公司?

2016年美國共用辦公室WeWork,把香港第一個服務點設在位於銅鑼灣精華地段的Tower 535大樓中,而AnyMind Group香港辦公室就身在此處,和這間公司的「開放思維」、「大膽作風」不謀而合。即便租金不菲,但香港約15人的團隊,從今天起還要再擴大一倍。

AnyMind Group今(7)日宣布收購香港媒體廣告商顧問公司Acqua Media,將其在香港、台灣、北京及澳洲,超過252個網路媒體的業務皆納入旗下,逾10名員工也併入AnyMind Group中。雖然沒有透露收購所耗資本,但這已經是才剛成立2年的AnyMind Group收購的第二間公司了。

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Tower 535位於銅鑼灣精華地段。
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WeWork在香港第一個服務點,就設在於此,共有8層樓。
圖/ WeWork
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AnyMind Group香港辦公室就位於此,先前共有約15人的團隊。
圖/ AnyMind Group

《數位時代》獨家專訪AnyMind Group創辦人暨董事長十河宏輔(Kosuke Sogo),看看才成立兩年的新創企業,如何變成一個已經擁有3間子公司的集團?又是怎麼辦到一年收購1間公司的進程?

去年營收2600萬美元,業務主軸不離AI

在台灣,聽過AnyMind Group的人不多。其前身為2016年十河宏輔在新加坡創辦的一間廣告科技公司AdAsia Holdings,台灣蘋果日報、台灣菸酒、TikTok都曾是他們的客戶;而今年1月,AnyMind Group正式成立,除了AdAsia Holdings,自家後續相繼成立的KOL(Key Opinion Leader)管理公司CastingAsia、HR公司TalentMind皆納入旗下。目前AnyMind Group全球員工約300人,以東南亞及大中華市場為核心,包括台灣在內,已於10個地區設有辦公室及1個產品研發中心,2017年總營收達2,600萬美元、目前已獲利。

才短短2年4個月,一間新創公司規模爆炸性成長,進而成為「集團」架構的組織,在台灣除了M17 Entertainment,似乎找不到更好的對照實例。而看似3個截然不同的公司,十河宏輔能這麼做,離不開它們都圍繞AnyMind Group的核心價值而生——AI(人工智慧)。

「我認為我們的AI科技,不只在廣告,可以用在很多領域中」,在通過數據累積、機器學習,經過讓AI協助AdAsia Holdings不斷優化廣告投放的一番歷練後,十河宏輔發現「人的媒合配對」,若是也透過大量的行為數據累積,靠AI比對分析來進行,其實再適合不過,於是便跨入和人相關的領域——KOL及HR。另一方面,AnyMind Group財務長大川敬三表示,公司考慮到未來5至10年的發展,若有朝一日要上市,一間新創公司擁有此規模和架構,才能有更大的成長空間讓人投資,的確,去年4月便已經贏得JAFCO Asia 1,200萬美元(約新台幣3.6億元)的A輪投資

即便AnyMind Group開始縱向發展,旗下擁有超過40位AI、數據及機器學習工程師,但十河宏輔仍相當確定,要讓業務的垂直深度加大,離不開AI最需要的「data」。

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AnyMind Group創辦人暨董事長十河宏輔(Kosuke Sogo)認為AI最重要的仍是data。
圖/ 唐子晴/攝影

「不少公司發展AI,找了很多科學家和工程師,但事實上AI最需要的是data。如果有大量的data,你可以讓AI發展很好;但如果沒有,即便有AI也什麼都不能做」,在他看來,儘管旗下營收占比最大的AdAsia Holdings,已經和560家媒體合作、每月曝光量超過40億次的「data」累積,數據還是不夠。為了尋求更龐大的data,讓AI更聰明,就是十河宏輔一年一收購案,最重要的原因之一。

一年一收購,為通路、為數據、為市占

AnyMind Group的第一個收購案發生在去年,是一間在Google及媒體上進行廣告投放的日本公司FourM,並獲得GCPP(Google Certified Publishing Partner)認證資格,合作媒體達200多個,無非為AnyMind Group迅速累積了「通路資源」,同時也大量累積廣告投放的data。

在收購FourM後,整合旗下產品成立了AdAsia Digital Platform for Publishers,媒體可以倚靠AI,在平台上一站解決廣告投放問題。在收購後,FourM每季營收反而節節攀升,2018年Q2和去年相比,營收上升了50.5%,這讓十河宏輔再推進下一波的收購。

而再看看今天宣布收購的Acqua Media,和FourM其實十分相似,專門為網路媒體及應用程式開發商,提供廣告供應方技術及優化服務,在香港、台灣、中國及澳洲,和超過252個網路媒體合作,其中包括了台灣的LINE TODAY及ETtoday,香港的財華網、信報、ELLE等大型媒體,每月有平均有超過83億的曝光量。「這是很龐大的數據。」十河宏輔說。

大川敬三表示,收購Acqua Media對AnyMind Group主要有3點:第一、AnyMind Group有AI技術,而Acqua Media則有通路資源,對累積data有極大的幫助,合作可彌補彼此的不足處,讓整體成長速度更快;第二、Acqua Media在2013年成立,在香港是擁有最多合作媒體的公司之一,龐大的通路優勢,單憑AnyMind Group之力短時間內無法達到,與其自己一步步建立,此舉對短時間內擴展市佔幫助更大;第三、Acqua Media在香港深耕更久,有更多在地經驗,這正是一間全球公司需要的,而Acqua Media創辦人錢鵬(Ben Chien)則將以香港區總經理身份加入AnyMind Group。

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Acqua Media合作媒體超過250家,其中包括不少耳熟能詳的大型媒體。
圖/ Acqua Media

「我們有的是科技,Acqua Media有的是給網路媒體的顧問及諮詢能力」,截至目前,AdAsia Holdings通過展示型廣告、原生廣告和影音廣告,總共為亞洲560家媒體供應商提供每月40億次曝光,十河宏輔希望收購後,在2019年前可達到每月優化300億次曝光的目標。

台灣市場策略:不要eats same piece of cake,而是roll the pie

但這不免讓人猜想,以目前收購的進程,是否將持續將集團的球越滾越大,未來將保持「一年收購1間公司」的計畫?官方表示這並不是長期的計畫,一切都得看機會。

「全球獲得GCPP(Google Certified Publishing Partner)認證資格的公司就那麼多,如果一年收購1家,這樣都會被我們霸佔了(笑)」,即便是開玩笑,也可以看出AnyMind Group對於未來發展頗為自信,那是否現在已經擬定了上市計劃?大川敬三表示,的確有計畫IPO為目標之一,但對於現在並不是必要、也不會著急,現階段任務是擴展市場和增加市占、構建對的商業模式,而IPO只是手段之一。

聚焦在台灣市場,在數位廣告行銷競爭激烈,前方早有Appier這樣的業者,那AnyMind Group在台灣市場該如何競爭?

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在AnyMind Group中還有兩位核心人物,財務長大川敬三(右)以及策略長丸山仁(左)。
圖/ AnyMind Group

「台灣市場的確相當成熟,所以我們的策略不是要跟其他人『eats same piece of cake』,而是要『roll the pie』」,AnyMind Group策略長丸山仁舉例,除了媒體廣告外,電商在台灣仍是一塊很大的市場,若AnyMind Group能夠在這塊領域做出一些廣告相關新的東西,帶合作夥伴甚至同業一起進去創造更多需求,所有人都能從中獲利。

「或許這樣說有點大,但這的確是我們的計畫。」

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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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