看企業生存關鍵數字,破解「虛胖」企業!
看企業生存關鍵數字,破解「虛胖」企業!
2019.08.01 | 創業

通常新創公司創辦人要煩惱的事情非常多,但最苦惱的問題是「資金」與「成長」,如果問我哪個問題比較難,我會說:「都很難!」但這都是我們需要面對的課題。因此我們經營企業除了要學會檢視公司的營運及獲利能力之外,亦要學會的功課就是打造健康的財務體質,從數字報表來管理經營策略。

翻開Amazon的財報,下圖橘線顯見Amazon營收在過去不斷地刷新紀錄,呈現一條相當漂亮的成長曲線,但相反地在淨利表現上則是相對平緩,它的策略是什麼呢?

Amazon財報
圖/ 廖家欣

從其經營數據中可以發現Amazon的經營策略上選擇將眼光放長遠,不追求「短期」立即獲利,但以 「自由現金極大化」 為目標,下圖可看出Amazon的營運現金流量、自由現金流量隨著營收規模而一路成長,Amazon不斷把它賺的錢拿去做投資,不斷發展投資在未來的前瞻領域,就如同現在AWS是它的金雞母一樣,靠著再造「第二成長曲線」,持續創造嶄新發展建構未來競爭利基,是Amazon的關鍵生存法則。

Amazon現金流量.png
圖/ 廖家欣

當然在追求新成長曲線的同時,壓力是非常大的,尤其是新創團隊,甚至因為是上市櫃公司的身分,更得面臨每季揭露財報獲利的壓力,該如何在資金規模也沒有像Amazon這麼得大的情況下,滿足企業所需追求的成長與獲利,對於股東的每一塊錢,我們需要非常謹慎的運用,所以我們非常重視營運效率指標。

有錢是「優勢」,但是沒錢卻做得出一盤事業是「本事」

我發現這種對於資金的恐懼,不是含著金湯匙出生的創業模式,是有助於激發出你的創業團隊有創新思維,專注於在用極低成本取得極大成功,在幾乎不做廣告、初期沒有媒體加持的狀況下快速成長。

在沒有資源的狀況下,你要如何要求、如何帶領大家成長?如果你無法在你的資金燒完錢,就找到一個可以持續小成本快速複製的成長方程式,那你的公司和團隊就無法活下去,不論你覺得你們的產品有多完美,想法有多領先。

有現金流的獲利,才是真正的獲利!

在對於營運的高效目標之下,我們通常會看CCC(Cash Coversion Cycle),也就是 「現金循環週期」,其數值代表企業在經營中從付出現金到收到現金所需的平均時間,效率的高低就可以反映出企業經營效率和管理效率,也能夠看出企業的發展策略,在不影響公司營運跟產品品質之下,CCC天數越短,代表其營運效率越佳。

現金循環週期 = 平均銷貨天數 + 平均收現天數 - 平均付款天數

就目前國內網路電商的CCC天數來說,平均是呈現非常特別的「負數」:-15天,講求輕資產營運電商平台甚至可以做到-33天的表現,而一直以來都以現金流為王的國際知名大型電商平台Amazon,其CCC的表現上亦呈現正向的負數,誠如前面所提到:CCC的天數越短、代表營運效率越佳,而呈現負數的狀況正能顯示出這些公司的營運效率不錯。而就這樣的成效來說,可能是因為該公司擁有了相關技術優勢,訂單存貨管理或是良好的倉儲管理成本等方式,才能打造出現金循環週期相對良好的公司。

Amazon的CCC表現
圖/ 廖家欣

很多人都說現金流是企業的血液,現金流比利潤更能說明企業真正的盈利質量,因為企業的償債能力取決於它的現金流,現金流的問題往往會導致企業「立即」死亡,但利潤問題如無法改善,只會讓企業「慢慢」死亡。

即便一家公司賺錢,但是長期無法從營業上取得現金,基本上就表示這個獲利是不健康的,很多上市櫃公司帳面上看起來賺錢,EPS很高,但因為資金積壓在應收帳款、存貨,導致要借錢發放股利或支付廠商貨款,這就是CCC沒控制好,bargain power不好所致,所以我們經營企業要在獲利跟CCC指標上同時關注並行,才能達到健康的財務體質。

責任編輯:陳建鈞

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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。」

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。

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