競爭力第一門課  管理創意
競爭力第一門課 管理創意
1999.12.01 | 科技

創意是所有產業之母」這句20世紀初愛迪生時代的名言,在20世紀末的新產業競賽場上,回音更為嘹亮。
有了「它」,IC設計工程師在設計晶片電路時,可以減少邏輯閘數(開關)、使IC成品跑得更快更有效率,讓「新奇」的資訊家電(手機、數位隨身助理)更快普及;軟體工程師有了「它」,可以寫出精彩的邏輯程式語言,幫助硬梆梆、冰冷的產品擁有人性,更容易親近消費者;而「它」幾乎是廣告人的陽光、空氣、水,公司不靠它推出幾支代表作,就很難為今天已響噹噹的產品打開市場。
「它」,就是智識工作者的創意。平時幾乎很少被相提並論的IC設計、軟體及廣告公司,在腦力密集及對員工激發創意的共同期望下,三者出現了交集。
如何在眾多點子中,找到能成功的創意,並且管理創意,使它成為企業的核心價值,業已成為「智價時代」
新企業最關心的話題。
「創意絕非乍現的靈光,而是有規則的流程,」曾於史丹佛大學教授經營管理的高健在《Jamming》(即興創意)一書中指出。因為企業資源有限,只有在資源範圍內可以執行的創意,才能帶來最大效益。資深廣告人,現任李奧貝納廣告執行創意總監王懿行則以「放風箏」來比喻創意人的特殊生態:廣告扮演產品與消費者溝通的橋樑,因此創意越新奇越好,創意人就好比天空中的風箏,可以飛向各方,但是也別忘了,飛得再高再遠的風箏,也有一條細細的線牽在放風箏人的手上,這條細線就是「管理」。而如何讓風箏飛得狂野,細線又不會脫手而去,也就考驗創意人與管理者的智慧。

**將市場意見具體化

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管理創意的第一個方法是判斷與聆聽。創意人與管理者應該多運用過去的經驗與客戶的叮嚀,預先過濾不可行的創意,使創意人得以集中火力,生產出「一桿進洞」的創意。以消費性IC知名的義隆電子市場企劃部專員邱淑慧,原本是IC設計工程師,過去工作上的實際設計經驗,幫助她在企劃產品時,很快知道理想中的產品是否可行,及需要克服的障礙是什麼。
在廣告執行的領域,廣告主決定產品的特性時往往決定了廣告創意人與消費者的溝通策略,一個綁著細線的好廣告,能在這條細線上發揮最佳說服力,卻不會背離產品能提供與消費者的承諾,這樣的創意才是成功的創意。能「熟悉所有的廣告製作流程,快速將客戶需求具體化,並將創意團隊的創意包裝成誘人的商品,」是智威湯遜負責市場行銷的客務執行(Account Executive, AE)張桂娟眼中,「廣告公司行銷企劃生涯中的最高境界。」因為許多廣告主無法清楚的傳達什麼廣告是自己想要的廣告,或根本不知道什麼是有效的行銷策略,而一位經驗豐富的AE, 可以為客戶找出廣告策略,並勾勒出廣告雛型,同時拋出想法讓創意團隊開發創意。
在瞬息萬變的軟體業界,許多公司都運用「專案經理」的介面,幫助開發工程師找出創意的邊界。「專案經理」是軟體設計公司中經常面對客戶的一群,藉由拜訪客戶,或分析客戶問卷,從中找出消費者需求的蛛絲馬跡,再向工程師提出客戶需求的功能,只要工程師創意夠,想得出破解問題的演算方法,或將已開發的功能重組,就有可能因產品比競爭者的性能強,拿下另一個市場。
趨勢科技目前相當受企業客戶歡迎的網上掃毒服務e-Doctor, 就是專案經理針對客戶管理資訊系統人員(Management Information Systom, MIS)進行問卷調查,結果發現受訪者對過去每隔一段時間,必需自行檢測掃毒程式是否過期,甚至需要固定進行升級感到厭煩。了解以後,專案經理即提出需求,由工程師進行產品開發。
因此能與客戶保持密切關係,培養出市場眼光的行銷部門,是IC、軟體設計工程師及廣告創意人的創意觸媒,沒有了市場意見,天馬行空的創意很有可能只是靈光一現。

**知識是創意的來源

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管理創意的第二個方法,是培養同仁獨立思考的能力。在產品即時上市(time-to-market)的壓力下,解決問題經驗愈豐富的員工,愈能勝任創意開發的角色。義隆電子的邱淑慧認為激發創意、設計IC的祕訣是「多看、多學」,工程師應該視「知其然,更知其所以然,」為自我訓練,因為「有根基才能胡思亂想,」如果腦中沒有資料庫,根本沒有設計時組合應用的材料。
「設計IC的各個環節裡,需要不同程度的『創意』,」威盛電子設計課長黃大修表示,功能確定後的「電路佈局」是最需要創意的步驟,工程師在解決電路中訊號一致、加上某個設計可以補償溫度,使電路運行不致過熱,或避免靜電干擾等問題時,各有巧妙不同。工程師佈完局,必須通過輔助軟硬體的模擬(simulation),測試這顆仍在紙上的IC一旦變成真的產品不會有問題,否則做出來的晶片很可能失敗,無法出貨,華矽半導體應用部副理何金松表示,「最高段的工程師,是第一次測試就能ok,」這也是為什麼工程師在平時需要多看、多思考。
而如何讓一個剛冒出頭的小創意,變成驚動市場的大發明,更需要建立組織的碰撞文化。

**良性競爭活化心靈

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李奧貝納執行創意總監王懿行認為,「創意是公平的,」每個人都有創意,但「如何磨光創意才是功力,」所以廣告公司裡,經驗豐富的執行創意總監或創意總監即負責「磨光」創意。
李奧貝納副創意總監侯佩雯以膾炙人口的女性保養品SKⅡ電視影片舉例,影片開拍前,創意團隊提出各種表現方式相互碰撞,但當時的李奧貝納執行創意總監范可欽卻認為保持構圖簡單,最能凸顯商品想要傳達的訊息,於是建議以zoom in的效果,強化廣告創意。此外,廣告創意人還可以應用一些特定的測試方法來幫助激發創意。連續播放已兩年的SKⅡ「你可以再靠近一點」,李奧貝納廣告即是採「熱按鍵(hot bottom)法」,以不同的廣告文案,測試消費者對哪個版本的認同度最高。當時侯珮雯的創意在「熱按鍵法」篩選下定案,因為她留意到消費者在臉上膚質較差時,最無法忍受他人近看,於是寫下「你可以再靠近一點」,讓廣告一炮而紅。
成功作品就像是廣告創意人的履歷表,影響著他們在廣告圈的信譽。奧美廣告創意總監吳佳蓉表示,在講求「自我表現」的廣告圈裡,彼此不斷「良性競爭」,創意人願意「苦其心志,勞其筋骨」,只求自己的創意能對成品有所貢獻,打動消費者的心。
二十一世紀不動產公司聯合創辦人馬許‧費雪(Marsh Fisher)曾說,任何公司真正的力量來源是創造力,其他都不過是例行作業,簡言之,「創意是一切有價事物的DNA。」
在過去,軟體設計、IC設計、廣告業,都只是眾多產業中的一小部份,但在智識價值越來越重要的未來,它們經營管理事業的模式,將影響大部分的企業與產業。如何應用、管理同仁的創意,實踐奧美廣告創辦人奧格威的名言-「在人潮洶湧的教堂中,救贖市場的靈魂」,絕對是下世紀的第一堂課題。

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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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