藍色巨人,甦醒在1993年……
藍色巨人,甦醒在1993年……
2000.02.01 | 科技

我們必須把焦點放在顧客身上,而不是公司內部的程序和爭辯上。」
上任的前幾周,葛斯納從資深主管、產品人員和財務分析家等各種來源蒐集公司的資訊。當財務分析家來訪時,他們很自然地想知道葛斯納是否計畫要拆解IBM,因為這是工作表上最熱門的新聞。但葛斯納那張撲克臉從不洩露半點消息。他反而會斥責那些只把焦點放在他所謂IBM「內部探測索」的記者:他們應該少管重建的事,而要多關切公司的表現。他老是被問到,對IBM有什麼樣的策略性願景?他總是模糊以對;他強調,他唯一的理想,就是讓IBM能夠持續獲利。

**大型主機該進博物館?

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山姆‧艾伯特從一九五九至一九八九年任職於IBM,在最近這幾年,他負責資訊科技產業分析和管理顧問。在他首度拜訪葛斯納時,艾伯特的位子被安排在兩個相連的情人座中,就在IBM最高執行長大辦公室的前方,葛斯納坐在情人座的另一端,面對著艾伯特。葛斯納急於知道,艾伯特是否認為IBM能夠維持一個強大的大型主機事業?他問艾伯特,IBM最強的大型主機電腦390系統,現在是否已逐漸沈寂,該送進博物館?艾伯特回答「不是」,大型主機事業的營收持續下滑,但人們不會把他們的大型主機丟到路邊。葛斯納接著對艾伯特說:「就我所讀到的資料,你從來不談我們的產品。你對IBM產品的看法如何?」艾伯特說,顧客關心的是解決方法,不在乎「讀取、接收或速度」。葛斯納笑了,他說他對顧客需求也有同樣的看法,解決方法才是顧客需要的。
在他上任的前幾周裡,信箱裡湧進幾千封的電子郵件。他並沒有特別鼓勵IBM人傳達他們的想法,他不需要這麼做,IBM的員工心裡早有許多想法。很多人給這位新老闆一些鼓勵的話,有些人會提出具體的建議:拆散公司、別拆散公司、買下這家或那家公司等。夾在這些忠告和意見之間的共同的建議,就是「快點行動」。IBM已經歷了太多的「調整」,不能再這樣下去。必須快速行動——現在就馬上行動,不能再慢了。
一九九三年第一季的數據顯示,IBM虧損二億八千五百萬美元,因為公司大型主機的營收持續下滑,而削減支出的成果於事無補。整體的營收跌了百分之七,只剩一百三十一億美元;僅是設備的業績就掉了百分之十九‧四,只剩五十七億美元。個人電腦事業在一九九二年估計虧損達十億美元,但第一季還有獲利。最好的消息是,IBM的服務業務成長率成長了令人激賞的百分之四十八,達十九億美元。

**IBM股票催人老

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當IBM在佛羅里達的坦帕舉行年度股東大會時,葛斯納才上任二十六天。因為還在蜜月期,葛斯納不必為IBM延續性的問題負責或受過,所以二千三百位與會人士沒有為難新任最高執行長。相反的,他們砲轟董事會,指責IBM現在的股價比起從前一年的夏天,已經跌了一半。
「IBM的股票不再是讓你養老,」手上持有一千股的股東比爾‧史坦納(Bill Steiner)說:「然而它們(股票)確實能催人老。」這番機智的幽默,讓全場爆出笑聲。葛斯納還是不願意談到明確的內容,他強調:「各位不能期待特效藥。」他只能承諾,會有新的嚴厲措施,這些措施一旦實施,就會帶來強烈效力。「我們將大膽無畏地採取行動,不會是偷偷摸摸地進行……我們盡一切可能,讓公司達到合理的規模,以適應我們所處的競爭業界……我希望趕快走出泥淖,這樣,我們就能對那些留下來的IBM人說:『你是團隊一分子,我們加油吧!』。」
他知道股東因IBM問題遭受多大的痛苦,「現在,身為董事長,我是其中一分子——我真心要做一些事情」。他接著提出為一九九三年所規畫的四個目標:
◆將IBM縮編至更有效率的規模;
◆研究出一套策略,並藉此策略弄清楚重點將放在哪一個事業上;
◆將決策權下放;
◆更關心IBM的顧客。
葛斯納到底要如何重新為IBM塑型?七月初,他終於稍稍為這個神秘問題揭開一點面紗。艾克斯所發起的優退計畫已經開始實施,預估約有五萬IBM人選擇接受裁員方案。

**開發員工忠誠度

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為了能在高層領導下的一千二百位IBM人中開發忠誠度,葛斯納想出了一套新的股票選擇權計畫,新計畫予許他們可以一個預先決定的固定價位購買股票,即使市場上的股價已經上漲;
根據新計畫,資深經理人可將他們原本每股執行價格為89至169美元的股票選擇權(現在因為股價下跌而變得一文不值),換成每股以47.88美元執行的新員工選擇權。他熱切地希望能留下員工,葛斯納對於新計畫談了一段話:
「競爭對手正在挖走我們那些極具才能的員工。我們都明白,有些公司手上還有本公司重要人員的名單。他們正逐一地被挖走。當IBM股價從某個高點掉到四十五元時,我還沒有到這裡,但我對股東的責任是讓股價止跌回升。我必須以處理當前的情形,我手上有的,卻是一群在這裡工作已經沒有任何好處的員工,因為他們的股價選擇權都石沈大海了。新的方案非常特別,我不知道哪兒有類似的作法。你不再是一比一的交易,平均上來說,你必須以二又二分之一的舊選擇權,交換一個新的選擇權。」IBM人必須以十個舊選擇權交換一個新的選擇權。新選擇權的執行程序與舊選擇權不同,員工必須待滿二年,才可以開始執行,工作滿四年,才可以完全轉換。
「換句話說,我在各位手腕上弄了付手銬,讓各位成為新團隊的一員,同時,股價必須從四月二十三日(九三年)的價位上漲百分之五○,並且停留在新價達三○天,才會轉換各位的選擇權。在各位開始轉換之前,股東必須先看到股價有明顯的上漲。」一九九三年夏天,路‧葛斯納已完成了對公司的觀察,準備展開重整IBM的大行動。電腦權威和大投資者一直試探葛斯納的做法,但始終無法解開這個謎。葛斯納的模糊說法,更加挑起他們的興趣。看來,似乎全世都在關注著葛斯納的故事,每個人都想一窺其改革的腳本。

**一窺葛斯納的改革腳本

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最後,葛斯納在七月底展開行動。IBM在七月二十七日宣布,將再裁減3萬5千個工作,希望這是全球裁員的最後一波行動。大部分的裁員都是在美國以外的工廠。當天早上十點,葛斯納透過內部視訊系統在現場廣播中宣布消息;一個小時後,他在紐約市舉行記者會,也同樣現場轉播給員工看。他讓員工先行得知新的嚴厲措施,此舉獲得極高的評價;在過去嚴謹的管理下,員工好像總是最後一個知道消息的人。葛斯納觀察到,「本公司員工過去幾年承受著難以想像的重擔。但我們必須將所經歷的這種緩慢酷刑拋在腦後」。在同一天發給員工的短箴中,他透露出對於這次決策執行的自豪:「我們過去幾年那種一點一點、一小塊一小塊地削減,並不公平,還讓公司更虛弱。因為那種作法會讓各位產生憂慮,也讓我們的顧客感到不確定。」葛斯納在極少曝光的個人信函中承認,這項行動「讓我整夜難以闔眼」。
從八六年的最高峰40萬6千人,IBM員工數到九三年一月已減至30萬1千人,預料在該年年底還要再裁員百分之二十五,成為二十五萬五千人,接著在一九九四年年底達到二十二萬五千人的目標。同時,在獲利方面IBM又發布了另一項壞消息:一九九三年第二季虧損竟達驚人的八十億美元,內含做為員工優退方案和辦公空間縮減所用的八十九億美元龐大重建金額,這是企業史上最大一筆財務費用。排除這些重建費用,IBM第二季的虧損是四千萬美元,營收是一百五十五億美元。九二年同一季,IBM發佈獲利是七億三千四百萬美元,營收是一百六十二億美元(資遣和相關的閉廠,導致九三年八十一億美元的虧損,這是IBM史上最鉅額的虧損)。

**IBM最不需要的是「願景」

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華爾街對於刪減支出的行動同聲喝采,然而,同一批財務專家也擔心,葛斯納沒辦法單靠削減支出來完成IBM的重建工作;他不只要想出如何削減支出(並因此增加收入),也要知道如何讓公司成長。所以,當天下午分析師與葛斯納會面時,他們追問更明確的答案,但是他葛斯納仍然不願意談到細節。記者會上,他聽起來積極、樂觀,並盡量不讓外界認為,他能光靠一個簡單方案就解決IBM所有問題。「大家總是在問,我何時為IBM提出一個願景?我想說的是,IBM最不需要的就是願景。IBM真正需要的是,每個事業都有非常堅定、高效……的策略。」
當時,葛斯納斷言IBM不需要什麼願景,惹惱了那些財務分析師,他們認為這家公司現在缺少的,正好就是一個明確的願景。當他們在尋找IBM已經由強而有力的領導者帶領的跡象時,葛斯納看起來卻優柔寡斷。
六周之後,葛斯納在九月十三日正式宣布他自四月上任以來最重要的公司政策——他決定讓IBM保持完整,否決前任執行長艾克斯將公司分成獨立事業的方案。他在致IBM員工的一封信中宣布這項決定。這個決定毫無疑問地是葛斯納在重建IBM時,最重要、也最具爭議性的一步。

**顧客至上,IBM次之

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許多IBM的觀察家確信,艾克斯終於走到正軌上,對IBM來說,如果主要業務是大型主機,加上大型主機較低的循環周期、較穩定的顧客層,則IBM以整體來行動,是非常合理的事;但現在是個人電腦掛帥的時代,電腦上架的銷售期只有數月,甚至幾周,業界生產的電腦產品眾多,競爭非常激烈,如果IBM的各個部門能獨立作戰,會更為合理。
在同一封信裡,葛斯納開始說明IBM重新強調顧客的概念。他寫著,公司要做的是「把焦點放在顧客身上,而不是我們內部的程序和紛爭,其中最重要的就是讓我們的產品更快上市」。
也必須:「創造一種顧客至上,IBM次之,個別事業單位第三的新態度。」
過去數個月,他和IBM的顧客有過無數次對話,這些人不只一次讓他覺得,他們希望與單一IBM業務人員接洽,而不是整個團隊。葛斯納將這個建議和其他意見記在心裡。IBM創辦人華森曾將顧客放在第一位,為著這個原因,葛斯納真心相信,他不是在公司搞革命,他只是依著創辦人的腳步向前邁進罷了。
為了改善IBM各營運部門間的工作關係,他宣布成立一個十一人的行政主管會議,由十位公司資深主管和他自己組成。新委員會的目標在於減少冗員和官僚化。這個委員會將組成一個企業辦公室,十位主管都各有一個企業整體成果的原則性目標——不是個別部門的表現。新委員會的組成方式,並未逃過IBM觀察家的眼睛,他們發現新委員會中有八人是IBM的老主管,而不是外來者。這些主管所拿的紅利,必須視IBM整體的成果而定,而不是他們個人的表現。葛斯納又成立了另外一個全球性的新團體,叫做「管理會議」,由IBM各單位的三十五位主管所組成,他們一年開會四至五次,會期二天,專責研究全公司的創新計畫。

**重新出發迎戰強敵

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媒體和財經專家仍然在追逐葛斯納偉大願景的鱗光片羽──長期而言,他是如何看待這家電腦製造巨人?他會強調哪一種產品?是繼續做個硬體,特別是大型主機的大製造商嗎?或者要降低大型主機的比重(IBM從不考慮要全盤放棄大型主機業務)?葛斯納會不會特別強調個人電腦和相容軟體,並嘗試和那些在八○年代出現的IBM衍生公司正面交鋒?或者他會讓公司走上服務和提供解決方案的路,放下製造電腦產品的工作,踏上其他公司都已開始競逐的路子去?這些問題在九三年最後幾個月裡,依然沒有任何答案……。

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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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