彰顯品牌才能建立差異化跟自信!三面向找出B2B品牌策略催化劑
彰顯品牌才能建立差異化跟自信!三面向找出B2B品牌策略催化劑

用「品牌」開啟更大市場,再啟成長動能

這幾十年來,經營「品牌」成為台灣企業的經營顯學。不管是 to B 或是 to C 的企業,當台灣市場需求逐漸飽和,企業期待把台灣的成功經驗複製到世界舞台,找到新的成長機會。於是,許多企業在經營國際品牌這條路上,不斷摸索嘗試,想要找到成功的契機。

二十多年來協助台灣企業打造國際品牌,美商方策DDG執行總監史孟康指出「台灣企業比較實際,以為優異的產品或服務就是自己的價值所在,但產品、服務容易被複製,很難建立差異化跟自信。自信不夠,就容易回到用價格差異來爭取案子的困境。」

「品牌催化劑」就存在企業中,等待挖掘

DDG為企業提升品牌競爭力的第一步,是從多個面向去了解一家公司,透過市場研究、深度訪談等方法,掌握公司的產業趨勢、提供的產品或服務、競爭對手狀況、客戶選擇這家公司的原因等等,進而找出企業的「核心價值」,史孟康將這個核心價值稱為「品牌催化劑」。

他也強調,這個「品牌催化劑」原本就存在企業之中,透過企業徹底「認識自己是誰」的過程找到,而非硬拿流行的詞彙往自己身上套。找到品牌催化劑之後,企業內部努力的方向會更清晰,也會有許多接續而來的新想法、新行動,讓全公司都專注地朝這個價值持續努力。

品牌催化劑存在於企業血液中,同時能夠引發一連串新想法與新行動!

ECOVE找出品牌催化劑,成功拓展東南亞市場

崑鼎公司(ECOVE)以焚化發電與廢棄物管理起家,繼而擴展業務至太陽光電、寶特瓶回收和廢水回收,是台灣現在最大的環境服務公司。去年(2017)開始,希望透過品牌形象的規畫,把在台灣累積的經驗與提供的價值推上國際舞台,承接國際市場的案子。經過ECOVE團隊與DDG的共同努力,建立了國際綠能品牌形象之後,多次受邀於東南亞重要的論壇分享成功經驗:如何提升效能、如何用數據管理,並將業務範圍拓展至泰國、印度、越南、馬來西亞等東南亞國家。

DDG在耗時六個多星期的內外部訪談後發現,由專業工程師、資源專家、專案經理、廠房經理所組成的ECOVE團隊,非常重視數據管理,且專注在效能提升。拿2016 年與1995年相比,ECOVE將每公噸廢棄物產生的電能提升了將近 30%。在重新體認到這個核心價值之後,DDG和ECOVE一起將「最值得信賴的資源循環效能」(Resource Cycling Efficiency)」,做為催化企業成長的核心精神。由於這原本就是ECOVE團隊努力的目標,很快獲得公司內部一致的認同,並且落實到公司經營的策略面、行銷面與管理面:

1. 策略面:找到清楚目標,資源集中投入

找到了「品牌催化劑」之後,接下來就必須「聚焦」。每個公司都有許多服務、產品與專長,但訴求太多則顯得雜亂,不但無法對外界呈現清晰的形象,公司內部也會像多頭馬車,不知道該往那個方向前進。「品牌催化劑」就是經過慎重取捨之後的明確方向,也是公司內外都很清楚的核心價值。

確定了「最值得信賴的資源循環效能」為催化劑之後,ECOVE更能有意識地把資源集中於「效能提升」相關的專案,藉由每次決策不斷強化與投入,更專心地累積增強公司的核心優勢。

2. 行銷面:內外部溝通傳遞一致的訊息

為了讓「資源循環效能」成為全公司上下一致的價值觀,ECOVE在公司網站、公司介紹都做了更新,也在公開演講、員工訓練中傳遞出整合一致的訊息。

發展品牌後,同仁知道必須展現提升「資源循環效能」的專長,更清楚自己日常工作的目標,也間接凝聚同仁對公司的認同感,提升同仁的向心力。

3. 管理面:開會討論、日常工作更聚焦

一開始,ECOVE的高階主管在會議中,會花幾分鐘提醒同仁聚焦,用數據檢核公司不斷朝著「效能提升」目標前進,這個聚焦的提醒也逐漸內化成同仁的習慣。

品牌發展剛開始啟動時,ECOVE的主管在會議中提出了有趣的問題:為何ECOVE要專注於宣揚和落實「資源循環效『能』」? 而不是「資源循環效『率』」?「能」與「率」二字有何不同?」

這個有趣的問題,讓ECOVE同仁思索品牌催化劑的精髓。主管補充,「效率」,是追求數字的大小,「效能」則更有協助事情往正確的方向前進之意。 ECOVE之所以倡議資源循環效能,不僅是要提升廠房運轉及同仁的工作績效,更希望我們所做的事情對企業、社會、環境永續有具體的貢獻。

「品牌催化劑」不只塑造外在形象,更是企業發展的明確方向

「品牌催化劑」不只是要讓外界留下的品牌印象,更是提供企業一個努力的明確方向。在公司全體的努力之下,ECOVE今年在國際舞台上的表現更加耀眼,除了參與了歐洲阿拉伯環境組織 (EAEO)「第一屆埃及生態旅遊和保護區經濟論壇並發表演說;接受國合會邀請開授「廢棄物資源處理」國際課程;10月也即將在馬來西亞ISWA國際固體廢棄物協會論壇上發表論文及演說。ECOVE正朝著國際綠能領導品牌的目標不斷前進!

本文授權轉載自:經理人

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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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