是他們,讓中華電信耍年輕!
是他們,讓中華電信耍年輕!
2003.07.15 | 科技

如果不賣手機,他會去馬戲團變魔術,「少年時放浪過嘛,翹課去看江湖藝人表演,有興趣研究,自然就會出師,」今年44歲的中華電信行動通信分公司行銷處處長黃子漢懂的花樣可不少,左手拿起百元鈔票,一折一疊,就把紙鈔變出一個缺口;等到他再比個手勢,破洞就在瞬間消失,又是一張完好無缺的新台幣,讓訪客看得目瞪口呆,「自己玩得高興,別人也開心嘛,誰叫我天生喜歡娛樂觀眾?」

**搞怪歐吉桑變把戲,中華電信重登第一寶座

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他的把戲真的夠多。去年一整年,這位滿腦子怪主意的「歐吉桑」,幫中華電信賣出119萬個行動門號,讓這家老字號企業穩做台灣行動電話王座(用戶總數742萬戶),「我們不是混吃等死的公務員,公司只要重新聚焦,企圖心和戰鬥力不會輸給民營業者,」他語氣堅定有力:「我們不能老是挨打,只有主動出擊,中華電信才能安打得分!」
重回第一之前,中華電信嘗過挫敗的苦澀滋味。曾是高高在上的電信業者,行動電話用戶卻在3年內被台灣大哥大超越,這對中華電信是前所未有的打擊,「新設備沒有到位,受法規限制也不能作手機補貼,眼睜睜看民營業者接收市場,同仁士氣跌到谷底,」中華電信總公司行銷處處長冷台芬搖頭,「我們從來沒有面對過這種競爭,看對手拋出各種花招,連眼睛都眨不過來。」
不僅如此,中華電信的行動用戶年齡層也偏高,雖然ARPU(每用戶平均費率)因此較高,但最具明日潛力的年輕族群(25歲以下)比重卻太低,不到總用戶數的20%,讓中華電信的未來成長大打折扣,「如果這些人覺得中華電信是LKK,我們20年內都別想作他們生意,」2年半前接任行銷處處長時,黃子漢和許多高層主管一樣,體會中華電信處於前所未見的內憂外患:「最糟的是,公司很多人覺得落後民營業者很正常,失敗主義氣氛瀰漫。如果我們不振作起來,到頭來是自己打垮自己。」

**電信老人大膽起用帥小子,一舉擄獲年輕人芳心

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改變的火種,從競爭最激烈的行動通訊領域先點燃。「我們在技術上領先其他業者,但行銷方法太保守,」自嘲是「電信老人」的中華電信副總經理兼行動通信分公司經理俞進一,決心要用年輕人的語言,顛覆國營企業的呆板形象,「他們喜歡『南方四賤客』,我們就要立刻跟上。通訊加值服務都是年輕人在玩,中華電信要變年輕,才能得到新世代的認同!」
最具體的象徵,就是結合中華電信的行動加值服務,推出副品牌「emome」。「我們希望維持『中華電信』(Chunghwa Telecom)保守、穩健、重視長久承諾的品牌內涵。但追求新鮮的年輕人,我們要用『emome』告訴他們,這家行動電話公司真的很酷!」黃子漢和廣告公司費盡心思,設計了這個結合「數位」(e)、「行動」(mobile)和「生活中的我」(me)的新品牌,捨棄傳統矮矮胖胖、工程師扮相的中華電信娃娃不用,從香港找來身材高佻的帥哥擔任「emome小子」,代言從鈴聲下載、Java遊戲到星座命理的加值服務,贏得年輕族群的芳心,讓25歲以下年輕人佔客戶數的比率,在今年一舉提升到25%。

**電信老頑童跟流行,天馬行空的概念都成真

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今年,中華電信要更卯力推銷「非語音的加值服務」,讓各項業務的收入能穩佔行動電話營收的5%(2002年約佔2.5%),突破30億元大關,「流行和娛樂是行動加值服務的重心,我們會不斷推出新產品,」行動通信分公司經營加值處處長陳長榮觀察,行動電話服務的「高度變化」和傳統固網業務的「穩定不變」,正好是兩個極端對比,「不管是研發或行銷,需要的組織和工作文化都和過去不同,過去幾年是我們關鍵的調適期。」
中華電信已經愈來愈青春,「已經有68年次了,很快就會有7年級進來,」現在行動通信分公司錄取新人時,更重視員工的創意和活潑度,「過去只看筆試成績,現在我們加重面試表現,要讓更多年輕人加入,只有年輕人,才知道年輕人要什麼,」黃子漢強調。
公司內部的部門調動與橫向整合,也比以前頻繁,「我們不能再一成不變,行動通訊需要多元化的思考,」執掌行銷大旗的黃子漢,是從高工補校念到數學博士的點子王,生活經歷豐富,會修電視也會變魔術;接任經營加值處處長不久的陳長榮,則擁有工程和業務完整歷練,成為跨部門溝通的重要窗口,「不同背景的人要合作,才能讓天馬行空的概念夢想成真。」
但中華電信最瘋狂追逐手機潮流的人,應該是一個外表嚴肅、私底下卻愛開玩笑的「3年級生」。「我示範給你看,用手機編自己的個人化網頁,真的很好玩,」為中華電信一年創造600億營收的俞進一,幾年下來玩過的手機超過100款,說起下載圖片、多媒體簡訊的樂趣,比年輕人還興高采烈。他拿起新款的三頻GPRS手機Panasonic GD88,熱心展示這支內建數位相機、螢幕解析度6萬5000色的新玩具──螢幕桌面擺的不是蕭亞軒,也不是周杰倫或Energy,而是老婆大人的生活照片,「我真的是老人家啦,觀念很守舊,」這位62歲的電信老頑童哈哈大笑,「不信,你看這個就知道。」

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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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