文雅的殺手
文雅的殺手
2003.04.15 | 科技

佳能日本總部落成兩年,編號H棟的主大樓中。電梯樓層按鈕上方,約莫8吋大小的螢幕裡,播放的不是美伊戰爭的最新戰況,而是佳能集團總裁暨執行長御手洗富士夫今年初獲頒日本《每日新聞》「每日經濟人賞」的畫面。他是第2次得獎,現場還有書法大師揮毫寫下他的座右銘「熟慮斷行」(仔細考慮,果斷執行)。
無獨有偶,2003年初,御手洗也連續第2年被美國《商業週刊》選為「全球25大傑出經理人」,同樣入榜的是豐田汽車(Toyota)的張富士夫(音同字不同),以及新力電腦娛樂的「PS遊戲機之父」久多良木健。
張富士夫入選,是因為他帶領豐田全球化,進軍中國、東歐等地;久多良木健是因為把非新力主流的「遊戲機」經營成集團的招牌事業。那御手洗富士夫呢?
「持續刪減成本,同時讓工程師開發更棒的新產品,使佳能在日本一片不景氣中,2002年獲利再創新高,」美國《商業週刊》給了他這樣的評價。
短短一句話,仍不足以道盡御手洗其人。他是誰?為何能和微軟執行長鮑曼(Steve Ballman)與eBay執行長惠特曼(Meg Whitman)一樣,連年入選「最佳經理人」?

**能賺錢的就是好貓

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御手洗富士夫是第1任總裁御手洗毅的姪子,前任總裁御手洗肇(御手洗毅之子)的堂兄。
1995年8月31日,56歲的御手洗肇罹患肺炎驟逝,公司緊急召開董事會,決定跳過6位更資深的主管,由當時59歲的副總裁御手洗富士夫接任總裁,原因是他領導能力強、經驗充足,而且在美國的23年間把業績從幾百萬美元衝到26億美元。
擔任副總裁時,浸淫美式經營多年的御手洗富士夫,就經常提供新想法給技術背景出身的御手洗肇,但對於「關掉不賺錢部門」的美式果斷作法,卻苦於「能想而不能提」。換他當家做主後,機會來了。
「黑貓白貓,能賺錢的就是好貓」,一上任,御手洗馬上改編鄧小平名言,在幹部會議中強調,「不賺錢的部門,我們不要;反之,即使掛別人品牌銷售,只要能增加獲利,也值得保留。」
佳能總公司在課長以上的管理人員大約有2000人,其中8成是技術出身,對於「錢」,多半有避而不談的傾向。佳能企畫本部長渡部國男就清楚記得御手洗當時的一句話:「能表達公司全體共通價值的,不是技術,而是錢!」這等於強迫技術工作者的神經倒著走一樣,「我也是技術出身的,當時聽了實在很難有共鳴。」
然而,數字卻讓不以為然的人也不得不信服。1991年到1995年,佳能集團的平均營收是1兆9437億日圓,平均獲利388億日圓。但自御手洗上任後的1996年到2000年5年間,不但營收成長為1.4倍,到達2兆7098億日圓,平均獲利更成長為2.7倍,到達1054億日圓。
有息負債也從1991年的35.2%,大幅減少到2002年底的5%。

**六千美元的智慧

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鮮為人知的是,御手洗「重營收,更重獲利」的哲學,是剛到美國時,從稅務人員身上學來的道理。
1966年,御手洗前往佳能美國分公司擔任會計人員時,同為光學大廠的尼康(Nikon)相機賣得嗄嗄叫,代理佳能經銷的Bell and Howell公司卻由於自己也生產相機,在銷售上並不積極,該年度美國佳能的相機才賣了300萬美元,註定虧錢。
雖然廣告商願意延後帳款,因而以獲利6000美元收尾,卻引來稅務機關懷疑「賣與賺不成比例,是不是逃稅。」後來,稅務人員給了御手洗忠告,「你們把資金收一收,回日本算了,利息一定比這還高。」這番話,讓御手洗當場學到美式經營的第1課─有利潤,生意才有做的價值。「從那時起,我就一直牢記著要讓公司維持獲利體質,」御手洗回想。
再加上御手洗赴美後,適逢日本不景氣,總公司在頭幾年並未加派太多人手支援,才30出頭的他,同時包辦會計、總務、人事工作,提前體會以經營者的視野去看公司。

**重視聆聽與溝通

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每天早上,數十年如一日,御手洗一定會在社長室旁邊的特別接待室裡和近20名高層主管開會,不設定特定議題,談論比較重要的媒體報導,或由各人提出自己部門最近碰到的問題,當場討論、決定作法,事後連公文或電話都免了。
御手洗還教給主管一套哲學,「有些事不能聽員工的,有些事則非聽不可」。
「不要做『眼睛只往上看』的比目魚,」御手洗提醒各級主管:「首先要設定正確目標,此時絕對不能聽部屬的。但完成目標的細部作法,一定要好好聽員工的意見,然後率先以身作則。」
他認為「員工比股東重要」,喜歡直接和員工溝通。為了解現場狀況,每年,他都會到每座工廠走一遭,然後對前一年的業績提出看法,談談今後的方針和計畫。「要常常和員工溝通,啟發他們,激發他們的潛能,」御手洗每年會直接和7000個以上的員工對話,如果不是員工人數太多,他恨不得每個人都講。
一個砍掉虧錢部門毫不手軟的豪氣執行長,也可有他細膩而有親和力的一面,御手洗富士夫就是。

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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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