美國2大致命錯誤,揭露比「缺口罩」更難堪的事實
美國2大致命錯誤,揭露比「缺口罩」更難堪的事實

席捲全球的肺炎風暴下,美國是受創最嚴重的國家。若將無力阻止疫情的責任,全部推給川普政府很簡單,但潛藏背後更致命的問題,卻是美國漸趨真空的製造產業,以及變樣的創新生態系統。

美國放任自由市場追求創新的作法,是導致現況其中一個原因。資金永遠流向報酬率最高的市場部位,AI應用領域專注在搜尋引擎、廣告投放等面向;藥學研究則聚焦獲利豐厚的新藥研發,防疫期間急切需求的疫苗及篩檢工具,都只是其次。

相較之下,重要卻不受投資者青睞的領域,往往只得依賴政府支持。然而,美國投入技術研發的資金正逐年減少,從而無法因應衝擊;日漸薄弱的製造產業也是一大問題。

疫情初期,美國不僅立刻碰上篩檢器材奇缺的難關,就連呼吸裝置、口罩等物資都面臨匱乏,卡內基梅隆大學教授福西(Erica Fuchs)表示,「這場疫情顯示美國的製造能力外移了多少。」

知名創投a16z創辦人馬克.安德森(Marc Andreessen)對國家無力生產防疫用品的批判引發共鳴,「是我們自己選擇不要擁有生產這些東西的機械、工廠與系統。」經過這次教訓,各方學者也呼籲政府應主導研發計畫、加速防疫相關領域發展,並強化對製造產業的投資、重拾關鍵物資的生產能力。

再者,美國人必須清楚了解,連結「製造」與「創新」不僅對生產力成長非常重要,更是經濟成長的關鍵。

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Honeywell於美國東岸羅德島州(Rhode Island)的口罩工廠,從今年4月起投入n95口罩生產,每月生產2,000萬個,供應美國衛生和公共服務部使用。
圖/ Honeywell

在Netflix發光、從樂天拓展客群,收納教主大發企業財

10年前,近藤麻理惠(Kondo Marie)的整理魔法,讓全世界為之著迷,《怦然心動的人生整理魔法》一書,在全球售出千萬本,讓這位從小對收納充滿熱情的日本女性,一舉躍上世界舞台。

為推廣收納技巧及哲學,麻理惠與丈夫河原尚武在加州成立整理顧問公司KonMari Media,更在資深電影製作人蓋兒.伯曼(Gail Berman)促成下和Netflix合作。2019年,她與Netflix攜手推出的實境節目成為當年平台上最受歡迎的非虛構作品,讓美國重新掀起「收納」浪潮,Google關鍵字「近藤麻理惠」的搜尋次數成長了100倍。如今她在Netflix的第二部作品也已發表。

麻理惠的活躍引起了樂天注意,後者在2019年8月收購KonMari的多數股權,也讓這個收納品牌經營的電商網站,開始販售居家裝飾與家用品,甚至也討論創作娛樂內容。現在她更嘗試讓收納超越居家範疇,進入企業領域。

麻理惠與組織行為學教授桑尼海(Scott Sonenshein)合著的新書《Joy at Work》,為KonMari打開業務發展的一扇大門,不僅電商平台能擴及辦公用品,旗下的收納顧問也能服務更多客群。居家收納諮詢往往是一次性的服務,服務企業級客戶則能細水長流。

麻理惠對收納的熱情,源自於她對家的熱愛。「與家人共度的時光讓我感到非常快樂。」她說。母親的家居裝飾雜誌,讓5歲時的她深深迷上收納。隨著年紀增長,現在收納對她不只是整理,更是與物品、家庭的精神連結──一種怦然心動的快樂感受。

近藤 麻理惠( Marie Kondo)
近藤 麻理惠( Marie Kondo)打造一套收納、整理居家環境的「魔法」,並憑著這門專業改變了不少人的一生。
圖/ flickr cc by RISE

「說謊的瑞幸」黯然下市,也把中企追逐美國夢的大門關了

去年5月,瑞幸咖啡在那斯達克掛牌上市,投資者們舉杯歡慶。來自東方的小藍杯被媒體吹捧為中國星巴克,交易首日即繳出20%成長,市值達到40億美元。對於一間成立不到兩年的新創,這無疑值得讚頌。

然而,風光上市不滿一年,中國咖啡帝國的神話即告破滅。今年4月初,瑞幸咖啡向美國證券交易委員會自曝財務作假,在過去三個季度的財報中,至少偽造3.1億美元的銷售額。

此消息令瑞幸股價崩盤,執行長錢治亞、營運長劉劍,以及董事長陸正耀隨後一一被革職,最終也遭到那斯達克摘牌下市。

瑞幸咖啡以「打敗星巴克」為口號在中國快速展店,其中包含大量App下單、到店取貨的「快取店」,這種以網路為中心,結合大數據與電商服務的商業模式,很快擄獲歐美投資者的芳心。

雖然在爆出造假前,瑞幸的商業模式就已受到質疑,但並沒有影響小藍杯在美國投資界引起的熱潮。實際上,瑞幸咖啡的銷售很大一部分是基於「補貼」,這種做法肯定無法長久,若要盈利,勢必得大幅提高咖啡售價。

一位負責盡職調查瑞幸咖啡的投資銀行合夥人透露,瑞幸聲稱的銷售量與實際從庫存中取出的咖啡杯數對不上,他將這項疑慮回報給上層,結果沒有受到重視。可以說,從中國挖掘出下一位騰訊或阿里巴巴的渴望,已讓投資人變得盲目。

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在中美關係因疫情日漸交惡時,這起震撼全球的造假事件,也令美國決定提高中國企業進入美國資本市場的門檻。
圖/ Shutterstock

2020年1月,瑞幸完成一筆8.65億美元的募資後,知名做空機構渾水研究(Muddy Waters Research)戳破了瑞幸以謊言撐起的泡沫,發布一份長達89頁的匿名報告。報告製作者動員近1,500名人力統計銷售額,記錄600家門市的人流,並有總計1.1萬小時的錄影畫面,以及2.6萬張消費收據作背書。

該報告指控,瑞幸分別在2019年第三季、第四季虛增69%、88%的銷售量,且每杯咖啡的售價被提高了12%以上,相較瑞幸宣稱的門市轉虧為盈,估計淨虧損達28%以上。同時咖啡以外品項營收貢獻高估了400%,瑞幸曾聲稱這類產品是營收成長的重要動能,占營收比重已達到44%。

報告內容表示,「在IPO(首次公開募股)之後,瑞幸偽造財務及營運數據的作法已是詐欺,瑞幸懂得投資者想要什麼,該怎麼用美妙的故事包裝自己為成長型股票,以及需要操弄哪些數據來增強投資者信心。」同時批評瑞幸商業模式「從根本上就是失敗的」,假如為了盈利提高產品售價,顧客便會頭也不回地離去,永遠無法實現盈利。

起初瑞幸駁斥造假指控,聲稱研究方法存在瑕疵,結果兩個月後,瑞幸卻主動自承財務造假。在中美關係因疫情日漸交惡時,這起震撼全球的造假事件,也令美國決定提高中國企業進入美國資本市場的門檻。

那斯達克因此制定新規,對中國企業赴美IPO設下最低金額限制;參議院也通過《外國公司問責法案》,假如外國公司連續3年無法遵守審計機構要求,則禁止其股票在美國交易。

這起令投資人瞠目結舌的負面案例,也一併關上了中國企業追逐「美國夢」的大門。

某種程度上,瑞幸只是創投界「重視成長勝於盈利」現況的縮影,中環資產投資基金創辦人譚新強指出,很多新創公司倚靠投資者的現金存活……他們從不反省自己的作法,這不是領先的產業變革,這只是走在前端但尚未成熟的商業模式。

本文出自《數位時代》雜誌315期專欄〈全球掃描〉,為讀者精選、梳理各大外雜焦點內容,資料來源:MIT Technology ReviewFast Company日經亞洲評論

責任編輯:林美欣、張庭銉

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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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