中小品牌被疫情重擊，Pinkoi執行長分享5大抗疫對對策：希望不能當計劃|數位時代 BusinessNext

「Hope is not a plan.（希望不能當計畫）」設計電商Pinkoi執行長顏君庭引用紅杉資本合夥人道格・萊昂內（Doug Leone）這句看似嚴厲的話，送給所有經營者，特別是在全國進入疫情三級警戒的特殊時刻，將未來冀望於樂觀的未知，並不是從泥沼脫離的最佳解，「一步一步踏實的制定各種計劃，才能在詭變的商業市場中生存下來。」

而現在看起來新冠狀病毒（COVID-19，俗稱武漢肺炎）再次襲來，將為台灣所有產業帶來一場長期的抗戰，顏君庭也總結Pinkoi 10年來的創業經驗，歸納出5個「抗疫對策」，讓中小型品牌經營者參考，好面對未來也許更嚴峻的狀況。

1.拓展數位通路是趨勢，且要多元化經營

疫情狀況急轉彎，變化來得太快，讓人措手不及，身為經營者就得做出快速反應，在商業模式上也需要迅速應對。

如果長期以來都只習慣實體通路銷售，請務必開始計畫將商品及服務轉往數位通路（電商平台）。根據《食力》去年調查，有4成民眾已經是每月固定網購的重度使用者，特別是在疫情之下，民眾也會大量的依賴數位通路。

而如果已經跨足經營數位通路的業者，則建議多元發展，不要將雞蛋放在同一個籃子裡。應該趁此機會盤點每個通路的強項，然後在每個通路的品牌定位上做出差異化，將可以加速你在網路中的商品海中脫穎而出。

談到多元化經營，以Pinkoi為例，去年就觀察到海外疫情的趨勢，著手佈局美食與消費品，包含冷凍生鮮、冷凍水餃、雞胸肉等，疫情兩週觀察下來，美食相關訂單與去年相比銷售成長200%。

2.拓展海外市場的好時機，跨境銷售比你想像中容易

在最壞的時刻，找尋最好的機會點。就算近期業績大受疫情影響，現在也許是拓展海外的最佳時機。因為在經過去年疫情侵襲全球的情況下，也加速了各國消費者使用網路購物的習慣。

像是過往香港地狹人稠，實體購物相對方便，但根據市場研究機構NielsenIQ數據發現，香港消費者在2020年的網上購物次數增加了75%，且花費是在實體店鋪的2.5倍；而Pinkoi觀察日本與亞洲各大城市都有類似消費現象發生。

現在做跨境銷售比想像中容易，已存在許多跨境銷售平台，配有金流與物流的協助，能夠減少經營者很多行政上的麻煩，例如商品訂價匯差換算等。

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3.別孤軍奮鬥，找到你的社群連結

做老闆常常會是最孤單的角色，在疫情蔓延的當下，是更容易讓人感受到這種孤獨與無力感。

所以真心的建議品牌經營者們在這段時間裡間千萬別孤軍奮鬥。可以透過參加產業社群來獲得更大的支持與協助，不一定需要是很嚴肅的讀書會研討會，有時候只是彼此聊聊最近遇到的客人或團隊狀況，就足以獲得抒發。這會是一段艱難的時刻，所以更需要大家的互相扶持，甚至會激盪出新的商業火花。

4.給予客人最大的安心與關懷

不只經營者，民眾的生活也都受到了重大的影響，如果在購物的過程中可以提供消費者一些溫暖或是安心，都會是很棒品牌溝通。不論是一句話或是手寫的小卡片，感謝消費者的支持，除了暖心之外，也有機會激發消費者發佈到社交軟體上，有再次的宣傳效果。

5.想最好的結果做最壞的打算

最後，但也是最重要的一點，如果業績已經受到疫情衝擊，請不要慌張。

這會是重新檢視商業體質的最好時機，包含你是否掌握了至少2個月的現金流在身邊、是否有多元的銷售方案、是否擁有最理想的團隊組成......。

在對外找業績的同時，也需同時顧及團隊成員們的身心健康，許多公司現在都處於需要長期WFH （Work from home，在家工作）的狀態，對於大多數人來說都是第一次，在長期線上辦公的情況裡，更需要隨時調整團隊管理和溝通的方式，才能確保組織運行順暢。

責任編輯：錢玉紘

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。」

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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