一流企業家的軟算盤
一流企業家的軟算盤
2001.09.01 |

去年耶誕節隔日才自宏碁一分為二的研製服務事業群(DMS),今年7月正式獨立為緯創資通(Wistron)。連這樣一個「無印良品」型的研製服務事業,8月份也在台北大亞百貨的網咖,舉辦招募研發人才的活動。緯創的研發中心正持續擴充中,在新竹、台北、上海、矽谷布署研發能量。
不必提廣達研究所今年6月底在企業一片減重經營聲中,大舉招兵買馬研發創新人才。廣達更把知識創新網絡延伸向大學社群中,準備捐兩億台幣給台大在電資學院旁蓋七層大樓,每層400坪。一到六層給台大,第七層留為廣達研究所自己運用。這是一流企業家真正聰明的算盤。
大安區地段何其高級,在前中廣基地推出的宏盛帝寶,丹下健三的設計,每坪平均單價百萬台幣。廣達捐兩億就能在大安區高級地段花葉扶疏的台大校園坐擁400坪極適合創新研發的實體空間,每坪單價不過50萬元,真是便宜。
何況近水樓台先得月,廣達的研發人員可以就近先access台灣頂尖研究人才的創新成果,這樣的高妙絕招,NEC、日立等日系菁英企業20年前起就在美國一流大學校園內炮製過──以極具經濟效益的少量金融資本槓桿,運用世界一流頭腦的豐饒智慧資本,這是真正聰明的企業算盤。
聯電最近也在跟新竹交大洽談捐款設Lab的事,顯然Corporate Taiwan即便景氣再黯淡,還是有一流的CEO們拉高企圖、站高視野,奮勇往「知識軟體」創新的正道前行。
這樣的「以硬包軟,以軟促硬」的策略,也許台灣十年前就應該開始著手。
例如台灣的光碟機、光碟片工業產值遙遙領先世界群倫。為了相變型DVD光碟片技術的引進,工研院光電所與材料所在1997年3月1日與美國密西根洲ECD(Energy Conversion Device)公司簽技術移轉與合作開發合約。
ECD公司是一家400人規模的「技術公司」,核心專長在材料研發與分析,主要產品有光學儲存裝置、電子儲存裝置、電動車電池、太陽能電池等與能源有關之產品。
身高極高的歐文斯基(S. R. Ovshinsky)總裁在1968年發表chalcogenide合金薄膜的非結晶──結晶轉換記憶效應研究發現,稍後又發現雷射是使光儲存裝置產生這個相變轉換的恰當能源。歐文斯基在1972年取得相變型技術的專利。
工研院原先為相變型DVD光碟片技術來源搜尋之主要方向是鎖定日本的理光(Ricoh, CD-RW規格主導廠家)及松下(主導PD及DVD-RAM規格)兩家公司,但理光姿態很高,要的授權費簡直天價,松下更不必提,根本是氣焰高高在上。
幸好工研院光電所在1990年代初開始開發磁光型(MO)光碟片時,就常往日本參加相關國際會議,與日本光電業者常有接觸並建立關係。透過這些海外知識創新網路的佈建,光電所可以獲得技術/市場趨勢的資訊。也從這個知識流通網絡(Knowledge Flow Network)中獲知,日本、歐洲甚至美國自己發展相變型光碟片的大公司都是向ECD公司請求歐文斯基擁有的原始專利之授權。
雖然ECD是一家技術公司,本身並不量產任何產品,但是工研院後來發現日本的松下、理光、Ashai Chemical等企業早在1980年代初期就曾派遣工程師至美國密西根州ECD公司學習開發相變型光電儲存元件。而今天,松下、理光「海外留學」有成,在光學儲存元件領域已經是世界級的領導廠商。
1997年3月起一年內,工研院光電所與材料所也派遣出24個研發人力赴密西根州ECD公司,進行相變型DVD光碟片的技術移轉與共同開發。
前後兩批的赴美留學,情節類似,只是人物、時間不同。日本是產業界(松下、理光等)直接海外取經;台灣則產業界多停留在硬體製造能耐階段,少有軟體創新知識大舉投資的膽識,故由扮演Corporate Taiwan中央研究所角色的工研院代表產業界出征。時間則是日本早在1980年代初,台灣則遲至1997年,其間相差近20年。
20年!?20年的差距大概就說明了台灣與日本的距離。還好,有膽識投資知識軟體創新的台灣CEO是愈來愈多了。以每人平均計,台灣在美國申請並取得的專利件數已是世界第二位,連日本也落後台灣。
台灣應在現有硬體製造的優勢上,「以硬包軟,以軟促硬」,終極目標是讓台灣愈來愈軟。

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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

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