一場展會串起他們的日本夢！聯齊科技創辦人給新創的3點參展攻略|數位時代 BusinessNext

一場展會串起他們的日本夢！聯齊科技創辦人給新創的3點參展攻略

外界看來聯齊科技或許是幸運，因為參加創業展會順利媒合技術夥伴及客戶，就此打開日本市場大門。但在創辦人顏哲淵看來，這一切可都是團隊扎扎實實努力獲取而來，沒有一刻是僥倖。

外界看來聯齊科技或許是幸運，因為參加創業展會順利媒合技術夥伴及客戶，就此打開日本市場大門。但在創辦人顏哲淵看來，這一切可都是團隊扎扎實實努力獲取而來，沒有一刻是僥倖。

他說，聯齊雖然是個以軟體開發見長的公司，不過最初的確是以物聯網硬體裝置在市場亮相。推廣過程中他們馬上面臨到一個問題—硬體產品若不能讓消費者、客戶實際體驗，他們就無法真正理解產品有多好。也因此顏哲淵建議硬體新創公司，一定要積極找機會曝光、讓外面的人知道產品如何運作，這是相當重要的事。因為做一個東西都是想要賣掉，被看到才有被賣掉的機會。

參加創業展會十分耗時，但他認為這些時間不見得都白費，因為與觀展者面對面時，可以觀察對方眼神、聆聽講話語調，藉由觀察就可以知道這個人是否誠懇。有時候，甚至意外遇到潛在合作單位前來觀展，順利締結關係。而與參與者的回饋交流，也都能產為下一代產品改進的動力。

聯齊就是在他和團隊成員一次次參展、嚐試許多種可能性後，才能有今日的成績。

參加那麼多創業展會之後，他也特別整理出他的參展攻略分享給創業家，希望藉由他的建議，可以讓其他新創公司更快找到適合自己、並能大展身手的展會參加。

參展前：你有義務調查清楚展會資訊

「參加展之前，其實任何人都要調查清楚。像是來看展的是屬於哪個範疇的人？有沒有符合自己參展時想面向的 TA （目標族群）？」顏哲淵說，其實展會天天都有，全世界任何一個地方都有，可是為什麼是參加這個展不是參加那個展，可能自己要搞清楚你想要進入的方向。所以追根究柢還是回來檢視自己的 Business model，若是符合再參展。

參展時：盡全力提供觀展人最好體驗

相較許多新創團隊一套資料放遍各大創業展會，聯齊市場總監 Martina 說，一開始公司尚未有足夠行銷資源，會很謹慎地選擇每一場展會是否參加、計算預期得到效益，並在該參展場次當中，竭盡所能展現與展會相符、並對團隊有加分的內容。

她進一步舉例像是今（2018）年於 InnoVex 參展時，他們就考慮會全力鎖定日本、國外買家，所以文宣介紹品以英、日文為主，場館設計也盡量大器，藉此完整傳達產品核心理念，希望國外買家看到後更相信聯齊實力。後來也確實有日本買家看到展館後決定提前合作，顯示提供好體驗的重要性。

參展後：維持客戶/媒體/消費者關係

最後，顏哲淵說無論什麼展，一定都會有許多觀展者前來接洽。新創公司一定要妥善整理這些主動來了解自己產品/服務的觀展者資料，因為他們願意前來了解，就代表可能是新創公司的潛在消費者，更甚至因而開啟其他商務合作機會。若是觀展者本身是媒體工作人，也說不定會能為團隊多一次報導曝光機會，必得好好保握才是。

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本文授權轉載自：創業小聚

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。」

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。