用勤快+效率,帶領甲骨文逆勢成長
用勤快+效率,帶領甲骨文逆勢成長
2003.03.01 | 人物

甲骨文比IBM、BEA更快更便宜!」今年開春以來,包括《時代》、《經濟學人》、美國《商業週刊》等全球各大雜誌,都可看到甲骨文斗大的廣告標題。白底加上紅色醒目的logo,再加上一個簡單、清楚的效能比較表格,甲骨文近2年來,就不斷用同樣的廣告版型,告訴市場大眾︰甲骨文的產品線,已成功從資料庫延伸到ERP與應用軟體平台的開發。
「應用軟體發展至今,又將回到大者恆大的基本邏輯,」台灣甲骨文總經理李紹唐分析。由於各種Internet應用軟體發展普遍,企業目前最需要的,是將原本各式的應用軟體整合在一起,他指出,甲骨文近年來產品線不斷拓展,就是希望在企業e化的浪潮中,提供客戶整套的服務,而不是讓客戶自己一個個買軟體、寫程式,在這趨勢下,「有能力主導市場的。將只剩能提供整合型服務的前兩大廠商。」
去年在台灣企業e化市場中,逆勢成長的甲骨文,除了產品線完整外,李紹唐更是其中關鍵。
在這兩年大環境不景氣,企業IT支出大幅縮水,一套動輒上千萬台幣的ERP,在成本的考量下,整體市場面臨萎縮。但2001年甲骨文在台灣總共賣出52套ERP,去年則成長至70套,「平均不到一星期賣出一套,」李紹唐驕傲地指出。

**帶來團體作戰的文化

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「設定目標、全力衝刺、追求突破,這是成功的不二法門,」李紹唐一語道破他的工作哲學。
這幾句看來再簡單不過的道理,卻是李紹唐跨入職場20年來,對自己、員工及客戶的唯一原則,而「設定目標、渴望成功」,則成了他外顯而出的人格特質。
2000年5月,李紹唐離開待了17年半的IBM,在眾人不甚看好下,出任台灣甲骨文總經理,但3年來,卻繳出一張漂亮的成績單。1999年.com風潮正盛,不少甲骨文的員工離職創業,當時的總經理何經華,也轉任宏道資訊亞太區總裁,幾個重要幹部跟著出走,台灣總經理並因此懸缺半年,「David(李紹唐的英文名字)當時是空降部隊,不少同業都等著看笑話,」一位台灣甲骨文的資深員工回憶。
李紹唐帶領甲骨文逆勢成長的故事,得要從他在IBM開始說起。
IBM是李紹唐大學畢業後的第一份工作,一待就是17年半,離開則是因為無法滿足當上大型外商總經理的自我目標。在IBM期間,李紹唐分別負責了製造、教育、中小企業、醫院、航空等領域的業務,並是台灣IBM第一位連續10年成為「百分俱樂部」的業務人員。優異的業務表現,讓李紹唐興起出任台灣IBM總經理的目標,但當他主動詢問當時總經理沈安石(後來出任IBM亞太區工商事業群副總裁),得知自己並不是接任人選的前三名,因而決定離開IBM,另闖一片天。
儘管離開,但他指出,IBM注重員工個人成長、凝聚向心力的企業文化,深深影響了他,並將此文化帶進甲骨文。結合他的業務專長,使得他特別重視團隊合作與員工自我成長,另一方面,對於客戶的反應,則用心傾聽。
在就任第一年,他就組織「用戶俱樂部」,並且每年召開一次,針對客戶的反應不斷改進;在每個專案中期,李紹唐就開始參與,針對導入內容及甲骨文可提供的支援,與客戶討論,「跑業務沒有天才,說穿了就是團隊作戰,並且讓客戶感覺我『業勤心誠』,」他說道。「最怕和David一起出差跑客戶,晚上都不用睡覺,」甲骨文的協力廠商艾爾法科技董事長桑梓強開玩笑說道,有一次和李紹唐去客戶位於中國的工廠,結果晚上兩人談到如何幫客戶順利導入,一聊就是晚上兩、三點。

**利用最有效率的方法

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這樣的誠意,客戶的感受最直接。由於ERP導入的關鍵,是將企業內部的流程再造,並藉由e化提高效率,但根據統計,ERP的案例中,約有一半最後以失敗收場,原因就在於ERP系統並無法滿足實際流程所需。所以,去年導入甲骨文ERP系統的建興,在導入前,將流程細節出成考題,要甲骨文的顧問做簡報,建興大中華區製造中心營運協理李勇陽指出,在李紹唐帶頭下,整個甲骨文團隊完全投入,很快就能進入狀況,「就像小學生般認真,是真心真意投入。」
帶領業務團隊最快了解客戶,與他找尋最有效率方法的個性有關。近2年來,李紹唐開始練習打高爾夫球,如今約有90桿實力,他的做法是先找教練,再練習揮桿,但真正上場次數不多。主要是在練習場自己練習,一次最多練習2盒,在每一次揮桿前,都仔細檢討、回想上一球打偏的原因,「打球不是靠蠻力,怎麼會有人一晚打個6、7盒,鐵定亂打,」他左手摀嘴,做了一個偷笑的表情指出,當他聽到身後有人這樣打高爾夫球的反應。
找尋有效率的方法達成目標,也應用在帶領甲骨文的員工上。李紹唐每個月會送一本經營管理方面的書給幹部,例如《A到A+》、《下一個社會》、《大象與跳蚤》等,另一方面針對員工個人的需要,鼓勵員工去上卡內基或EMBA,而針對中國熱潮,李紹唐目前也派了5名員工,前往中國協助當地的台商企業,目的都是希望員工自我成長,進而在工作上發揮。他指出,最令他自豪的一件事,就是這3年來,相較於競爭對手撤出台灣、裁員縮編,甲骨文始終維持在250名員工左右,流動率不到2%,「讓對的人在對的位置上盡情發揮。」
從不被看好到逆勢成長,李紹唐這一套設定目標、全力衝刺的哲學,帶領甲骨文在企業e化市場畫出一道亮眼的成長曲線,「在我的字典裡,就是『執行力』這三個字,」他清楚說出這3年身為外商總經理的關鍵。

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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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