接手日產前執行長戈恩爛攤子,他憑什麼大扭轉20年最虧局面?
接手日產前執行長戈恩爛攤子,他憑什麼大扭轉20年最虧局面?

2019年12月,當日產汽車(Nissan)正因前執行長戈恩(Carlos Ghosn)深陷財務醜聞時,內田誠(Makoto Uchida)臨危受命接下新執行長的職務,此時由於戈恩的擴張策略失敗,日產營收大幅衰退,面臨重大的危亡時刻。

2020年5月的財報中,日產繳出過去20年來最大的年度虧損,損失達6,710億日圓,股價也陷入低迷。同時間,在全球肆虐的新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情,也導致空前的晶片短缺,打亂了汽車生產的步調。

剛接棒的內田必須立刻面對「重組公司」與「應對疫情」兩大挑戰,發表橫跨4年的大規模重組計畫「Nissan Next」,從精簡業務、降低營運成本、改變管理模式等面向著手,試圖將日產從危機中拯救出來。

內田上任後旋即整治企業文化,改變以往權力過度集中於少數高管的狀況。戈恩的管理風格被視為一種專制統治,「管理層每個人都顧忌戈恩的反應,不敢表達真實意見。」內田指出,包括自己在內的所有高管,都只敢提出戈恩想聽的建議。

我要做的第一件事就是改變日產的企業文化,讓每人都能暢所欲言地表達自己意見。」內田強調。為展現改變決心,上任以來他每個月都會舉辦數次活動,和全球日產員工一同商議公司前景,揭示專制獨裁的企業文化已經過去。

日產前董事長戈恩(Carlos Ghosn)via Frederic Legrand - COMEO
戈恩過去以專制風格帶領公司,內田誠上任後的首要目標便是改變公司文化:「我要做的第一件事就是改變日產的企業文化,讓每人都能暢所欲言地表達自己意見。」
圖/ Frederic Legrand - COMEO via Shutterstock

除了一改專制的企業文化,戈恩2011年曾定下在全球奪下8%市占率,同時獲利率提升至8%的長期目標,然而最終兩項指標都未能達成,導致日產的全球產量超過預期,不得不祭出促銷手段,使得獲利率進一步惡化。

為了降低過剩產能,內田也努力對公司結構進行重組,宣布將關閉包括印尼、西班牙在內,位於世界各地的製造廠,預計2024年3月時將全球產能縮減20%。「我們更為重視品質而不是數量,並修訂了更現實的銷售目標,確保公司內每個人都能理解,這是『Nissan Next』計畫中最困難的任務。」內田指出。

經過大刀闊斧的改革,內田的努力也終於開花結果。今年7月,日產宣布2021財年的預測將從虧損600億日圓翻轉至獲利600億日圓,可望終止連續3年營運虧損。

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在內田誠的改革及員工的努力下,今年7月,日產宣布2021財年的預測將從虧損翻轉為獲利,可望終止連續3年營運虧損。
圖/ Nissan

但就算有望擺脫虧損,日產的前景仍舊充滿了不確定性。在他們努力走出泥沼時,競爭環境已出現相當大變化,豐田(Toyota)、本田(Honda)等本土車廠都各自與合作夥伴結盟,飛雅特克萊斯勒也在今年1月與寶獅雪鐵龍集團合併為Stellantis(斯泰蘭蒂斯)。

這些競爭對手不僅財務狀況遠較日產良好,發展電動車領域的腳步也迅速許多。為了趕上這股潮流,日產也發表第二代電動車Ariya,並計畫在英國建立一座超級工廠,投入電池生產。

即使克服了電動車的難關,與汽車大廠雷諾(Renault)的糾葛勢必會再次浮上檯面。戈恩在位時期一直推動雷諾與日產的合併,可是日產對此興致缺缺,導致兩者關係緊繃,雷諾與日產不平等的交互持股,又加劇這個問題。
雖然近年兩家公司財務均陷入虧損,而暫停合併與否的討論,但雙方扭虧為盈後,肯定會再次為此進行交鋒,戈恩時代留下的業火,還在繼續延燒。

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責任編輯:吳佩臻、張庭銉

關鍵字: #Nissan
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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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