「乘法」的品牌經營模式(上)
「乘法」的品牌經營模式(上)
2007.11.01 | 人物

品牌是現今台灣企業重要的發展課題。為了提高競爭力,台灣企業在經營上愈來愈注重品牌的價值,愈來愈積極投入品牌的打造。過去當我們打開電視、翻開報章雜誌時,往往看到的是與國外品牌(例如蘋果、LV等)有關的訊息內容,現在則發現到,廣告中的logo、名人代言的產品或是行銷活動的主辦者,愈來愈多是台灣在地企業。品牌已從過去的配角或是跑龍套角色,逐漸成為台灣經濟舞台的主角。

信義房屋可以說是台灣品牌發展的經典案例。隨著近年來房地產市場的熱絡,房屋仲介業彼此的競爭相當激烈。面對此一激烈的競爭環境,企業如何運用品牌的力量提高競爭力,是重要的關鍵因素。信義房屋是現今台灣房屋仲介產業的龍頭,基本上,它的房屋仲介服務跟其他業者並無太大的差別(或者是說每一家業者都有難分軒輊的服務項目)。然而,它擁有其他業者所沒有的競爭優勢,那就是其寶貴的品牌價值。根據調查,信義房屋是消費者品牌印象的第一名。

信義房屋是一家積極打造品牌價值的房屋仲介公司。一般房屋仲介業者在製作廣告時,想要傳達給消費者的訊息通常都是,自己的企業比其他企業更尊重消費者、更了解消費者需求、能夠提供更便利與更完整的服務。但信義房屋除了這些訊息外,更希望在廣告中形塑企業品牌價值,讓消費者產生強烈的品牌認同。

信義房屋的廣告是品牌導向的廣告。以其最近強力放送的「信任,帶來新幸福」系列廣告為例。此系列的第一支廣告是以一位年輕女孩子的故事為內容,她在與男友分手後,難過地搬離原本共同居住的房子。廣告中,我們看不到一般房屋仲介廣告常會出現的場景,一個滿頭大汗的業務員認真拚命地為這位女孩子找房子。我們看到的是,女孩子堅強地在安置自己的新房子,同時也是在安頓自己的心情。「信任,帶來新幸福」廣告讓人們覺得,信義房屋不是在賣房子,而是在賣一種感動。

事實上,在這支「分手篇」廣告中,從頭到尾都沒有出現信義房屋公司或店面的畫面,只有在最後一幕時,才打出信義房屋的logo以及標語。我們一定要了解,一個品牌之所以能夠對消費者產生強大影響力,是因為這個品牌具有讓人強烈渴望的美感與心靈價值,而不是單純因為產品本身所具有的功能。信義房屋透過故事的營造,帶給消費者獨特的體驗與感受。

信義房屋「信任,帶來新幸福」系列廣告與其他房屋仲介廣告不同的地方在於:這些業者的廣告極力想要告訴消費者他們的公司理念是什麼,信義房屋的廣告則是要消費者為某種優質的生活態度所吸引;前者重視的是觀眾是否清楚知道企業產品的功能項目,後者在乎的則是其所能打動的消費者體驗是哪些?

人們往往以為,像仲介服務這樣的行業不需要美感與心靈價值,信義房屋的例子應該可以讓人們理解到,在新經濟時代,美感與心靈訴求是重要的企業資產。由於品牌的力量發揮,信義房屋在消費者的心目中,是一家有美感與有生活態度的房屋仲介公司。這樣的觀感成為其他業者無法超越的經營屏障。

如同一開始提到的,近年來台灣企業興起一股追求品牌的熱潮,台灣不再是品牌的沙漠地帶,不再是一個缺乏品牌物種的蠻荒地帶。台灣現階段品牌發展的特色,反而有點像是來到雜草叢生的花園,花園的經營管理出了大問題。台灣的品牌發展已經進入到新的發展階段,其發展的課題已經不再是「要不要打造品牌」的「是非題」問題,而是「如何從低階的品牌價值升級為高階」的「計算題」問題。

台灣品牌發展面臨進階的課題。不少台灣企業抱怨,雖然積極投入品牌的發展,但成效卻是相當有限,能夠像信義房屋擁有優勢品牌價值的企業並不多。多數台灣企業品牌的成效不彰,主要並不是因為企業的行銷預算太低,或是行銷的活動不夠大,而是有更深層的發展問題:台灣企業想要具備強大的品牌競爭力,必須改變其品牌的經營模式。

用「國王的新衣」來描繪台灣現今的品牌問題,應該非常貼切。由於具有吸引眾人目光的神奇效果,企業都想把品牌這套華服穿在身上。然而,一旦穿在身上,卻覺得好像在穿國王的新衣,引來眾多的嘲諷與批判。品牌之所以變成國王的新衣,是因為台灣的企業採取「加法」的品牌經營模式,而非「乘法」的模式。想要點燃品牌爆發力,我們需要乘法的品牌經營模式。限於篇幅關係,這方面留待下期專欄做進一步說明。

台灣的品牌發展已經進入新的發展階段,
其發展不再是「要不要打造品牌」的是非題,
而是「如何從低階的品牌價值升級為高階」
的計算題。

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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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