業務不只是賣東西!面對企業客戶,如何透過「業務升級」提升新創團隊高度?
業務不只是賣東西!面對企業客戶,如何透過「業務升級」提升新創團隊高度?

最近與許多企業主討論到台灣人才的概況,發覺台灣除了軟體工程師正在被外商以及博弈產業瓜分之外,另外有一種人才,是台灣大多新創與企業非常缺乏的人才,那就是懂軟體思維又專精B2B的業務人員。為何這個角色如此重要呢?

因為在這個軟體的時代,許多產品變得相當「虛幻」,不如硬體產業或是零售產業賣的是實物,軟體產業賣的是Know how、專業工作者的時間,其實說穿了,跟會計、顧問產業逐漸變得類似,但唯獨最不一樣的特點,就是近幾年的軟體產業變化之快,開發或是管理的方法論改變之速,讓許多業務與企業根本追都追不上,而這也造成了為何這個產業這麼缺真正擁有Know How業務的原因。

B2B業務為何重要?

或許很多人腦袋出現問號,企業有B2B也有B2C的性質,為何不是缺做B2C的產品人,反而是缺B2B的業務?

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並非其他角色不重要,但銷售之於一家公司,就如同汽油與汽車的關係,電力與電腦的關係,零組件做得再好,沒有這些能源,一個機器就無法運作;而B2B正是許多企業真正的盈利核心。

或許你可能覺得如果我做電商,賣咖啡豆、賣牛奶,理論上應該跟B2B一點關係也沒有,但事實上,如果你仔細研究還沒有電子商務時代的銷售架構,為何有大中小盤商的存在,就是因為大盤商想要有些基本盤,所以去找中盤商來承攬貨物,而中盤商可以透過銷售技巧賺取差價,藉以得到一些利潤,所以中盤或小盤商成為分散風險的角色。

再回頭看看現在的電子商務,或許在過去5年的時間,由於社群與廣告的遊戲規則在網路產業還未成形,所以還有許多的流量紅利,透過網路廣告,可以達到相當不錯的成效,這時候大部分的電子商務或產品商會選擇直接接觸消費者。

然而,當網路廣告的費用逐漸提升,純網路的生意成本越來越高,電子商務不再是一條具有紅利的路時,生意終會回歸需要有些中盤商來做分銷的動作,而這時候,B2B的業務就會又回到企業的核心,但這回,分銷的廠商肯定不會像過去一樣,誰有錢就能做,相反的,許多做軟體產品,手上握有小眾流量的廠商,甚至是網紅,成為了中盤的角色,公司與公司的交流,在網路時代重新上演B2B的業務,將能為公司帶來獲利的基本盤,有的公司甚至是主力營收,可以想見的是,未來5年,在軟體產業逐漸再次成型的時代,這個角色將是很多公司成長的關鍵。

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小公司尋求「快速成長」

許多新創公司初期品牌知名度較低,難以讓許多企業看上眼,所以在小公司做B2B業務拓展,與在知名企業去談業務,其實很不同,之前我遇過很多從大公司出來的創業者,很容易在這邊卡關,原因很簡單,因為褪去了大企業的光環,新創公司的業務與執行,基本上是實際挽起袖子把手混進泥土裡去做事的,而這也成為許多新創企業之所以拓展業務不順暢的根本原因。

在新創公司談B2B業務,有個最大的困難點,就是大家容易陷入「功能比較」的迷思,基本上比較了解know how之後,會發覺真要找出自己到底有什麼獨特之處,恐怕還真的找不到,而進到企業中,卻又很容易被拿來做比較。

還記得之前看過Simon Sinek所提出的Golden Circle(黃金圈)理論裡面,提到凡事要從Why往外思考,說來容易做來卻十分難,因為進到許多企業內,大家只會從What看起,根據我過往談合作的經驗,大多只有老闆,才會對你的Why有所興趣,所以對新創來說,想辦法攻堅一個企業最好的方法,就是想辦法見到老闆,把你成立公司最核心的故事告訴他,再告訴他一個或許能用你的技能幫他開展新事業的方法,基本上成功的機率肯定多個20個百分點,肯定不為過。但最難的就是,大部分的新創,光要搞懂這樣的做事方法,恐怕都已經快沒時間了,畢竟對新創來說,時間與存活的可能性是一直在競爭的,更何況還要讓這業務的習性,變成一個大家都有的習慣,恐怕是難上加難。

大公司尋求「新業務開展」

對稍大一些的公司來說,B2B的業務不見得只是找新的客戶,有可能是造就一個新事業體,也有可能是找尋合作夥伴,總之B2B的業務基本上對大公司來說,就是一把利刃。而在我們觀察大部分大型企業的B2B業務之後,我們發覺,在既有的服務上,拓展B2B業務,是大部分公司還算擅長的,但如果要切換領域,基本上困境就會變得十分高,就如同很多硬體公司的業務,要開始轉往服務的時候,就容易因為習性的不同,用傳統的方法做新型態的業務,導致最後談判破局,也是常有的事。

現在大部分稍具規模的公司,都在思考怎麼讓服務變得更大,這也是為什麼前幾年CRM(客戶關係管理)的議題又開始變夯,近幾年談Marketing Technology(行銷科技)或是Customer Data Platform(客戶數據平台)也越來越多,說起來好像很複雜,但實際上概念很簡單。

簡單來說,就是用熟客來買不同的服務,創造新的收入。

舉個例子,假設有個客戶,定期會進貨買咖啡豆,代表他們可能每週都會有人固定喝咖啡,這時候公司推出新的甜點服務,就可以去問問這個客戶有沒有興趣在每週某天下午3點,訂購一些甜點,或許就有機會成功,這其實就是新業務開展的契機。

然而在大部分公司通常遇到兩個困境,其一是公司內部數據散落各地,要能收斂客戶名單,是困難的,其二則是許多業務都要等甜點的Menu做出來,甚至有一兩個成功案例成功後,才有辦法推動,大部分業務很難無中生有,但做出來後與實際想像可能有落差,就會陷入比較功能的迷思,其實單就這點,就跟前述的新創公司業務問題是很接近的,而這個問題,一樣是因為B2B業務不夠純熟的原因。

除了談判,業務更要想像力,甚至要懂信念

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好的業務不只是賣產品,還懂得讓人想像,並能說出信念,才能真正打動人心。
圖/ Dima Sidelnikov via shutterstock

講到這裡,或許很多人會覺得,B2B業務就好像是很會說,很會介紹東西,伶牙俐齒,還要跟人攀關係,然後一天到晚一直來騷擾你;各位朋友,如果你遇到上述狀況,那都只是最偏門的業務,基本上跟本篇講的概念,不是那麼有關聯性。

一個好的業務,應該是把你最需要的東西,在你需要的時候,整盤端到你的眼前,但講到軟體,妙的是大多人都是看著別人的服務,來思考自己該有什麼,所以以前最常遇到別人問我,做一個Uber要多少錢,做一個facebook要多少錢之類的問題,或許你會覺得這麼低等的問題,應該是很不入流的公司問出來的,但現實的答案是:其實甚至公司規模不小的老闆也問過類似的問題。

談軟體、談服務,最困難的是,我們賣的是虛的東西,所以讓人能「想像」變得相對重要,要讓別人能想像,自己就要先有想像力;再者,問到你跟別人有什麼差別,絕對不能講我們有什麼功能別人沒有,要講的是,我們相信跟你合作的互相信任,才是我們最重要的資產。

業務如果是公司的汽油,那油的品質便十分重要,談得好,與客戶建立起良好的關係,自然就會每年有固定的營收,而這些穩定收入,也才是一個企業得以成長的關鍵。

這一切絕對不會是因為你的公司比別人厲害,相對的,這世界或許有許多大公司技術能力很強,但這世界還是存在各種形形色色的公司,他們不是最厲害,但也在市場上賺不少錢,所以談業務時,絕對要想清楚「我們為何存在」。

信念,永遠比功能更重要。

業務之後,便是管理

當汽油加入,機器便開始運轉,業務帶進來,管理便發揮重要意義,關於管理,讓我暫且賣個關子,下回分曉。

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。」

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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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