倒金字塔銷售 東西愈貴賣愈好
倒金字塔銷售 東西愈貴賣愈好
2007.02.01 |

日本電視台NHK曾播出一段跟拍上海富太太日常生活的紀錄片。幾個富太太一起去頂級名牌商場購物,其中一位看中了一條標價人民幣五萬元的裙子,儘管試穿後並不合身,但她還是決定買下來。記者跟著其中一位太太回家,這位貴婦自豪的向記者出示她的十多隻名錶,每只都價值人民幣百萬元以上。這時,旁白中出現了日本記者的感歎:在中國竟然有這樣的奢華生活。然而,這還只是幾年前的報導。

**改革開放造就中國土富豪

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經過了新一輪外資熱錢急速湧入、中國政府放寬能源管制的腳步,中國「暴富」階級的產生速度又往上快速攀升了一大步。富裕起來的中國人對於能象徵財富和地位的「炫耀性消費」,一點都不手軟。價值人民幣一百萬元的勞力士手錶、三十萬元的卡地亞(Cartier)胸針,都已經不算什麼,頂級豪宅、名車、甚至私人遊艇,都成為中國新富豪蒐羅的目標。
不過,如果你以為這些開名車、住豪宅的有錢人個個都是像「百度」李彥宏、或者「分眾傳媒」江南春那樣年輕、受過高等教育的科技新貴,那就錯了。很多靠著土地、煤礦、或石材等天然資源一夕致富的「土財主」,才是「炫耀性消費」的主力人群。他們的普遍特徵是:教育水準低落,缺乏文化素養。
中國山西省的「煤老闆」們,就是典型的例子。山西因煤而富,出現了衆多家產以千萬計的富豪,有錢以後,這些「煤老闆」爭相攀比。曾經有個轟動一時的新聞:太原市一位老闆,一個人擁有3輛不同顔色的勞斯萊斯。

**東西愈貴銷路愈好

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而整個山西,私人擁有賓利、悍馬、勞斯萊斯等頂級豪華車的數量已經突破一百輛,消費能力之高,令人吒舌,但是說到對於產品的瞭解,這些人卻說不出個所以然來。
梅賽德斯─奔馳(賓士) (Mercedes-Benz)汽車銷售有限公司上海地區經理胡泉有多年銷售賓士汽車的經驗,他表示現今中國的奢侈品市場,確實存在著「倒金字塔」的反常現象,愈貴的東西,銷路反而愈好。「許多人不求最好,但求『最貴』,你以為奔馳車在中國生產之後價格降低,會超過進口車的銷售嗎?錯了,現在來買的人,大多數還是指定要買進口車,因為這樣才能顯示他們的財富。」
早幾年,在上海奔馳的展示廳中,甚至有不少顧客直接扛著一麻袋的錢來,問清楚哪一台是最貴的車,馬上就要付錢開走,對於車子的功能、特點一概不管。胡泉形容他們的購買行為是一種「圈子效應」。「問他們購買奔馳的理由,很多人會說,看朋友買,就跟著買啦。」

**新生代中產階級成消費主流

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不過,隨著中國經濟發展,財富水平逐漸上升,這種情況已經逐漸發生變化;不僅「土財主」開始上起「禮儀」課程,提高自身修養,新誕生的中產階級市場,也在不斷擴大。
「可以明顯感覺到,這兩年來客戶的素質提高了,」胡泉表示,以前來諮詢的顧客多半只關心價格,現在大多數的人都會事先做「功課」,甚至提出一些專業問題,表示他們對產品本身的關注提高了。
另一方面,客戶的組成結構也在悄悄改變,除了「海歸派」(編按:海外學成歸國的華人)、位居外商公司管理高層,年齡在三十歲到四十歲之間,事業有成的「金領」人士之外,愈來愈多的「白領」階層正在醞釀著中國消費史上另一個高峰期。
根據巴黎百富勤公司發佈的研究報告認爲,中國的消費結構正在發生巨大的改變,促成這一改變的主要原因是,一九七○年代末出生的獨生子女正步入消費年齡,他們更傾向花錢而不是存錢,而這些人對於商品的需求,也逐漸從象徵意義轉變為實際的愛好。
這個預測,很可能會是胡泉這一代人的寫照:「我還不滿三十歲,許多同學從農村、小縣城過來,經過幾年的努力,很多人事業都小有所成,我們對於想要購買的商品有很清楚的目標,並且朝著中產階級的道路邁進。」

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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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