「公司成立了一天以上,革命就是你非做不可的事……」
「公司成立了一天以上,革命就是你非做不可的事……」

網路的出現,讓「革命」(revolution)一詞在商業管理領域被密集地傳誦的程度,幾乎要讓這個過去百年難得發生一次的巨變,成為每個人習以為常的生活用語。
管理學大師漢默(Gary Hamel)說:「是的,革命無所不在、無時不有的時代,來臨了」。21世紀,是革命的世紀,因為在一個世代之內,我們就同時看到了解碼一個基因的成本,從百萬美元下降到一百美元,儲存一個百萬位元的資料的成本,則從數百美元減少到幾乎是不用錢。全球資本的流動,如同脫韁野馬馳騁原野一般,國家主權變得無從置喙。網際網路無孔不入地深入到每個地方,讓地理上的差異變得毫無意義。

**機會眨眼即逝

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在工業經濟時代,企業的首要使命是「進步」(progress)。進步,意味著今天比昨天快一點、好一點、便宜一點。這樣的進步觀,始自文藝復興時代,在啟蒙時期被發揚光大,而成熟於工業世紀。在這樣以進步為基礎的世紀中,出現了世界級的產業巨人,像是三菱(Mitsubishi)、艾波比(ABB)、花旗(Citigroup)、通用(GE)、戴姆勒克萊斯勒(Daimler Chrysler)和杜邦(DuPont)等等。這些公司都是篤信進步的法則:嚴謹的規劃、持續的改善、量化的流程控制、再造工程和組織資源規劃等等。企業的經營只要能夠依據這些法則,照表操課,即使是錯過了一些環境變動中的機會,仍然有很多機會迎頭趕上。但是漢默指出,在不連續變遷的世界中,一家公司如果錯失了某個關鍵點,或許就將永遠無法迎頭趕上。
「就像你現在想開一家入口網站公司,很抱歉,太晚了!」漢默說。像Sony 或是貝塔斯曼(Bertelsmann,德籍世界第一大出版商)這些資源豐富的企業,如果想要創造以百萬計的網站流量,大概得開一張天文數字的支票,再找一個二十郎當歲的小伙子來把這些錢花掉。要不然,你就是得運氣很好,雅虎願意把你買下來!
革命年代,機會在來去之間以光速流轉,一眨眼,你可能就錯失了億萬大金礦。過去市場的黃金寶座,現在可能不值一毛錢。康柏(Compaq),網威(Novell),西屋(Westinghouse),DEC,TWA,柯達(Kodak),威奇(Kmart),日產(Nissan)及其他舊世界的贏家,都在混沌的世界裡掙扎求生。啟蒙時代的來臨,結束了宗教威權。革命時代的來臨,則將破壞原有工業體制。

**創新的迷思

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但是漢默認為,新經濟與舊經濟的真正分野,不是「e」或「不e」,而是「i」或「不i」(innovation)-企業的創新力。知識型企業和傳統企業的真正差別,也不是有沒有轉進電子商務,而是「基進的創新」(radical innovation),能否成為根本的企業核心能力。所以在漢默眼中,Home Depot、Gap、維京航空(Virgin Atlantic)、Sephora和星巴克(Starbucks)這些和雅虎、eBay或是亞馬遜書店一樣,都是以創新為導向的新經濟企業。
漢默指出,舊經濟中的老牌企業,像Nokia與嘉信證券(Charles Schwab)這些公司,都展現了自我再造與產業創新的能耐,但是也有許多人仍舊相信,大企業先天上就是不能創新的。
實際上,大企業是可以創新的,但是卻很少真的去做。漢默這本書的重點之一,就是告訴大企業該如何創新。
另一方面,許多人也相信小公司一定是比較有創造力的,這同樣是一個迷思。
漢默認為。少數的新創公司很有創意,但是多數的新公司一樣創意缺缺-這也是為何新創公司的失敗率高達九成。即使是那些在網路狂熱中被吹捧上青天的.com網路公司,也必須學會如何不斷地自我再造,否則同樣要面臨被淘汰的命運。
漢默舉美國線上(AOL)在英國的發展為例,即使是誕生在網路時代的公司,在商業概念不斷革命性演進的情況下,仍舊是很脆弱的。AOL的競爭者-英國電器領導品牌Dixons所轉投資的Freeserve,在1998年9月開始提供免費上網撥接服務。十五個月後,Freeserve取代英國AOL,成為英國擁有150萬會員的最大入口網站。
Freeserve的創新之處,在於提供上網者免費的網路撥接,只從使用者的撥接電話費中賺取小部分的費用。公開上市的第一天,Freeserve就創造了20.7億英鎊的市值,今年2月的身價,則已超過80億英鎊,是英國航空的2.5倍。原本仍有些遲疑的AOL則被迫跟進,宣布也將提供免費撥接服務。革命時代改變的速度快到沒有規則可尋,連AOL這樣的改革者,在急遽改變的新商業模式中一樣容易受傷。「假如你的公司成立了一天以上,革命就是你非做不可的事,」漢默說。

**勇於創新與夢想

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近幾年來討論創新的書不在少數,但是漢默的這本書重點不在於探討新產品與新技術的創新,而是徹底的營運模式的創新。漢默指出,產業革命家已經認識到,競爭已不再是產品與產品、服務與服務間的競爭,而是營運模式間的競爭。漢默舉例,像網路電話就是一個全然不同的商業概念,與傳統電話相比,需要不同的資產、技術與價格。從網路上下載MP3,和在唱片行購買唱片,也是截然不同的兩件事。有了網路,你可以下載音樂搜尋軟體,找到你想下載的音樂。只要有一台高速數據機,你就可以燒錄你自己想要的音樂,比你開車到唱片行快多了。
「處於網路時代,唯一能被限制的,就是我們的想像力,」漢默說。漢默認為,為了理解這個新時代,我們都必須是一個夢想家,以及一個實踐家。在強調進步的時代,夢想不過是比幻想好一點的東西。但在今天,夢想是通往新世界的唯一途徑。不論是個人或是團體,都應該學會夢想。組織若無法學會想像,就無法擁有好的未來。

關鍵字: #Dell #新零售
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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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