經典品牌轉型3考驗!當企業形象老化、年輕人不再買單,他們該如何接招?
經典品牌轉型3考驗!當企業形象老化、年輕人不再買單,他們該如何接招?

品牌歷久不衰,才能稱為經典,甚至在人們心中成為「代名詞」。看看麥當勞(1955年創立)、可口可樂(1892年創立),如今市值都在千億美元之上,證明若品牌通過數十年、上百年的市場考驗,並成為產品類別的象徵時,往往能取得巨大銷售優勢。

但,經典品牌得來不易。與新進、晚進品牌相比,隨著時代成長的「老牌」們有著既定包袱——喜愛商品的消費者正逐漸老去。

品牌歷久不衰才能稱為經典,喜愛商品的受眾正逐漸老去,面對新的消費者們,老去的品牌已不再受到年輕族群的青睞。
圖/ 數位時代

考驗一〉商模過時、形象老化,品牌如何重新鏈結新族群?

1970年代,美國男士香水市場處於銷售黃金期,Old Spice在當時被視為新潮、酷炫象徵,市占率大幅領先同業。

20年過去,Old Spice卻開始失去吸引力,變成年輕人眼中的「老辣妹」,避之唯恐不及。

他們的母集團寶僑(P&G)並未將所有力氣用來挽留成年消費者,而是選擇跨入青少年市場,瞄準那些沒有經歷過Old Spice鼎盛時期的孩子。

寶僑努力將Old Spice品牌形象與運動、健康連結,並在2000年起推出沐浴用品、體香劑,透過廣告與大量行銷手段讓自己重回賽道上。

Old Spice結合年輕形象的廣告

對經典品牌來說,如何讓不同世代的消費者都能時時喜愛自己,是一道需要終生修煉的課題。

廣達香食品是台灣最早推出肉醬罐頭的業者,產品問世至少60~70年,總經理廖學鍾坦言:「公司當前最大挑戰是年輕化,尤其要讓那些從未經歷過吃粥配罐頭、年節收罐頭禮盒的新世代愛上產品,過程並不容易。」

廣達香試著突破框架,改變罐頭的戰備糧食歷史定位,2020年起把佛跳牆、麻油雞等「大菜」放入罐頭,重新與消費者溝通。「麥當勞、外送平台現在很受歡迎,但罐頭當年也曾經是主流,這代表飲食品牌永遠需要面對口味習慣的改變。」

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廣達香食品是台灣最早推出肉醬罐頭的業者,產品問世至少60~70年,總經理廖學鍾坦言:「公司當前最大挑戰是年輕化,尤其要讓那些從未經歷過吃粥配罐頭、年節收罐頭禮盒的新世代愛上產品,過程並不容易。」
圖/ 數位時代

延伸閱讀:粉碎「老人才吃」偏見!廣達香用古早味擦亮金字招牌

考驗二〉消費者口味變了,產品如何因應市場做出變革?

顧客、品牌形象老化,更與消費行為的改變息息相關。 漫威(Marvel)出品的超級英雄電影系列,現今幾乎每一部都是全球票房保證,讓外界淡忘他們在1996年申請破產的慘痛歷史。

亞馬遜創辦人兼董事長、執行長傑夫.貝佐斯(Jeff Bezos)
公司的品牌就像一個人的聲譽,你得克服很多困難來贏得名聲。

放下過去對漫畫書銷量的執著,嘗試將漫畫人物IP(知識產權)結合自製電影,讓他們成功在2007年《鋼鐵人》上映後起死回生,並種下日後被迪士尼收購的種子。

紙本漫畫銷量下滑,消費者投向數位內容懷抱,已是不爭事實。

對於擅長在超商、超市賣產品的宏亞食品而言,也面臨類似考驗。

宏亞旗下國民巧克力「77乳加」至今仍是超商長銷冠軍,但其傳統的經營型態——新口味上架成本高且速度慢,難以掌握消費者變化。因此,他們在2020年正式成立電商部門,思考如何運用自媒體、線上數據貼近顧客喜好。

77乳加_77乳加官方粉絲團.jpg
77乳加對於新口味的傳統經營,不僅上架成本高、速度也慢,難以掌握消費者變化。因此,他們在2020年正式成立電商部門,思考如何運用自媒體、線上數據貼近顧客喜好。

延伸閱讀:七七乳加為何最怕聽到消費者讚「是小時候的味道」?

考驗三〉競爭者接連竄起,企業如何調整戰略、嗅出新商機?

經典品牌不只要努力突破自己,甚至還得面對強大、且為數眾多的競爭者。 任天堂(Nintendo)便是最好的例子之一。

早在1889年成立的任天堂最初是間紙牌生產公司,來到1980年代後,靠精準眼光投入電子遊戲機領域,以Game Boy統治了掌上型遊戲世界,並讓瑪利歐(Mario)IP舉世聞名。

不過,在2000年面對索尼(Sony)、微軟(Microsoft)旗下的PS2、Xbox家用主機挑戰時,他們推出的GameCube主機成績並不好,市占率滑落至第3名。

任天堂
也有看法指出,任天堂只在遊戲主機領域占有一席之地,是非常危險的作法。
圖/ Flickr CC by淺草 靈

任天堂並沒有堅持在家用主機領域反擊,而是思考推出新的手持遊戲裝置DS,開創休閒遊戲(casual game)領域的「第三條路」,吸引那些原本無感於電子遊戲的成年人。

DS直至停產前賣出了1.5億台,不僅超越了Game Boy成績,更成為他們後續推動Wii、重返家用主機市場的重要跳板。

經典品牌未必會等待落後時才出擊。百年知名啤酒集團海尼根(Heineken)旗下共有上百款酒精產品,卻在2017年推出「無酒精飲料」,試圖擴大場景——讓運動、開車、辦公室也能有喝酒般快感。

至2020年為止,海尼根「0.0無酒精啤酒」已前進66個市場,化身集團營收活水。

延伸閱讀:勇闖75間企業辦公室!海尼根「無酒精」啤酒賣翻背後的3大策略是什麼?

「一遍又一遍地重塑自己是一個巨大的挑戰。」華頓商學院行銷學教授梅里克斯.里德(Americus Reed)曾如此形容經典品牌經營難題,「就像音樂產業一樣,很少有歌手能連續在第二張、第三張專輯也大受歡迎。」

責任編輯:郭昱彣、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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