文化產業賺錢術大公開
文化產業賺錢術大公開
2003.11.01 | 科技

法國不只浪漫,還能用創意、美學賺大錢。法國像LV(Louis Vitton)等與美學相關的產業,去年產值共127億歐元,相當於2.5個台積電,毛利率高達65%。「台灣業者有天才的靈魂,但缺少強健的肌肉,」政治大學科技管理研究所所長李仁芳感嘆道。對創意如何產業化的認知不足,是現在台灣業者無法發揮力量的關鍵。李仁芳談起曾經和一群台北藝文界大老吃飯,有人一聽到文化創意和「產業」二字相聯,整張臉皺得就像用過的衛生紙一樣。

**要訣一:
學習用數字管理

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「產業、財務這些字眼,對很多文化創意人來說仍然是骯髒的,」城邦文化事業董事長詹宏志從事出版二十餘年,他認為文化內容創造者與市場行銷人員之間永遠有一個鴻溝,像他當編輯的時候,和行銷人員對什麼書會賣,要出版什麼樣的書總是有爭執。
等到自已跳下去花了五、六年的時間來學習財務,才發現「問題的答案不在任何一邊,而是編輯和行銷的綜合體,」詹宏志認為文化人也可以是很好的行銷人員,當年在遠流出版社的時候,就成立了一個行銷企畫部,裡頭的人都是編輯出身,好處是既懂行銷,而且對書充滿了解,對編輯的願望充滿同情。
台灣文化創意業者的文化理念與產品品質都不是問題,但在思考上可能太過於即興,缺乏「用數字來管理」這種較為知性的架構。
「數字管理是了解公司處境,做為未來方向的指標,」詹宏志建議創意人應利用統計與數字排比,了解公司狀態,並找出適合自己行業的關鍵管理數字,用數字來訂定目標。以出版業來說,像人均產值、資產報酬率、毛利率,新書毛利率等都是重要指標。
內容業者創業初期的資金大多來自親朋好友,或是一些理念相同就肯投資的金主。但隨著營業規模的擴大,無可避免得跟銀行及創投打交道,學會用數字溝通,講「他們聽得懂的話」,是內容業者交手時首要學習的一門課。舉例來說,融資時注重的是償債能力與安全性,但文化創意業者卻堅持創意或是內容等是無形資產,因而造成雙方難以達成交集共識。
詹宏志認為溝通第一步要先從財務透明化著手,有些業者為了節省稅金,在財報上做了些手腳,短期是省下一些稅金;但長期來看,當要與銀行或是創投交涉時,這樣的財務報表就成為負資產。

**要訣二:
進軍國際借貸市場

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第二個方法就是以票貼、抵押或是信貸等方式往來建立額度。像他曾經用讀者訂書的「分期付款協議書」來和銀行借貸。根據過去的記錄,下了訂單買書的客戶只有百分之1.5會倒帳,這種數字溝通方式是銀行看得懂的,所以有了1000萬元的分期付款訂單,就可以用它跟銀行借貸到八、九百萬。
跟創投交涉則要注重合理的說明程序,因為創投是替股東們投資,回去要給股東一個交待。
因此業者應該要用心撰寫營運企劃書,內容應該抱括事業經營目標、公司概況、主要產品、技術或專業、市場與顧客、管理團隊與所有權、資金需求使用、財務數字及預測。創投融資的條件不像銀行嚴苛,但業者仍要勇敢敲門與溝通。
「如果你能拿到外商銀行和創投的資金,那國內的錢通常就不是什麼問題,」詹宏志笑說可以挾外力自重,國際上相較之下對文化創意產業的了解較深,業者可以利用國際金融顧問服務,幫忙了解公司情況,再把自已放進國際借貸市場。像城邦集團引進策略投資人Tom.com,賣出49%股份,就是為了取得香港財務操作的技術與經驗,並和更國際化的投資人接軌。

**第三步:
保持公司資產流動

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詹宏志也提到公司資產應該不斷流動,以利公司發展。像公司股東應該是變動的,這樣才能讓所有人都願意當你的股東,因為他們知道可以賺到錢就退場。公司也應該經常全部或部分買賣,買進能夠加強已身競爭力的部份,藉由和各公司交換DNA的過程,不斷確認、加強核心競爭力。
學習財務技巧對文化人來說也許是個負擔,若組織以基金會或是法人形式運作,或許還有其他的路可走。但如果決定採用企業形態,就得向社會、員工及股東負責。「我知道我講這些話一點都不像個文化人,」詹宏志有點不好意思地說,但「文化經濟學」絕對是文化人必修的一門課。
除了自身學習財務知識,現在也是文化人走出閉門創作,積極讓別人了解的時候了。心理學家吳靜吉研究發現,當異質的人聚集在一起,經由彼此對話的過程能產生更好的創意,這就是學術混血的的好處。
文化創意本來就是一種實踐的過程,只有跨出設限的藩籬,才會遇見更明媚的春天。

找錢五大撇步
1. 讓無形資產能夠轉換為有意義的數字表列
2. 將所有財務資料透明化
3. 以票貼、抵押或是信貸等方式往來建立額度
4. 準備合理的說明程序,以及詳實的營運計劃書
5. 讓公司資產不斷流動

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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