生意,在理性與野性間……
生意,在理性與野性間……
2008.04.01 |

南半球,秋天三月,站在澳洲墨爾本亞伯特公園的F1一級方程式大賽主觀景台旁,二十二部賽車引擎聲浪震耳欲聾,當第一竿位的車手領頭衝出(即便你帶上了耳塞,也承受不住這巨大的音壓),每年三十到三十五億歐元(約新台幣一千五百億元)的生意,就拉開序幕。

沒有任何一種運動會是「文雅」的,但F1賽車則是另一種的「狂野」,是這種整合「科技」、「理性」與「資本」,卻又無捨地放縱於「速度」中的智性、深層狂野,每年吸引了全世界十億人口的觀戰──僅次於世界盃足球賽與奧運會。你可以這麼說:F1賽車運動的車隊,一年中大半的時間是投資於各種高度理性的計算中,在國際汽車聯盟(FIA)畫定的規則(formula,例如車重須超過六百公斤、賽事中不得更換車輛)下,處心積慮地開鑿出性能與速度的優勢,其中絕無感性與浪漫。當車手把這輛科技結晶開上賽道之際,所有人卻都期望他能超越理性的框架,以獨一無二的衝動、勇氣和機運來取勝。

這樣的賽事「方程式」,和現代城市中經濟人的生活內容再也相似不過──要完成一件工作,得預做萬般理性的準備。而在完成工作的剎那,卻又要求你掙脫瞻前顧後的束縛,福至心靈地放手一搏。或是如此巧妙的隱喻機制,F1運動獲得了全世界上流中產階級的認同(唯一能穿透歐、美、亞洲的職業運動賽事),成為了「知性貴族」的浪漫表徵,與號召下層階級的足球運動恰成鮮明對比。譬如掃描看台周遭草原活動區四處集結的「法拉利加油團」(紅色的上衣、旗幟、紋身或臉上油彩),他(她)們穿著Prada的涼鞋、肩繫LV的背袋,再加上一付Boss或Chanel的太陽眼鏡,已是標準化的符號裝備。

雖然國際汽車聯盟為F1訂定每年的競賽規範,以維持車隊間的競爭平衡,但整體賽事的營運與商業權益,是歸屬「第一方程式集團」(Formula One Group)所有,這是一家由美國財務基金公司Delta Topco、投資銀行JP Morgan與Lehman Brothers,再加上英國籍的昔日賽車手、當今經營者的艾克雷斯東(Bernie Ecclestone)家族所共有的控股公司(艾克雷斯東雖僅持有小股,但卻以其老謀深算的經驗執掌經營權),錯綜複雜地掌管著由競賽、授權到轉播的大小事宜。

根據官方財務報表「Formula Money」的統計:圍繞F1賽事的直接營收來自四大主力:車隊的投資、企業贊助、電視轉播權以及主辦賽道繳交的權利金。以二○○七年為例,提供F1所有車隊賽車引擎、同時也自組車隊參賽的六家企業(法拉利、賓士、寶馬、豐田、雷諾、本田)就投資了九.二億歐元;其次,包下車隊廣告代言的贊助商們投注了五.九億歐元;電視轉播權的收入則有二.七億歐元;最特殊的,當屬F1獨有的「承辦權利金」,每個國家的賽道(通常都獲得當地市政府的補貼,因為賽事會帶來巨額觀光收入)必須向F1繳交巨額權利金,此一部分收入達到近二‧五億歐元。而在今年,新加坡更破天荒地以近一億新加坡幣(相當四千六百萬歐元)的代價,取得九月底第十五站的主辦權。以上的數字,僅是「第一方程式集團」的直接營收,不包括參與企業或城市藉F1賽事或符號運作,所帶來的間接收入。事實上,企業藉由F1獲得的效益十分驚人──ING的故事就是好例子。

荷蘭金融巨人ING雖然是《富比士》雜誌世界兩千排行中第十大的全球企業,也是《財星》雜誌世界五百大企業中最大的財務金融公司,但這家於九○年代末透過幾樁關鍵購併方崛起於世界金融舞台的公司,在歐洲市場外並沒有獲得與其地位相對稱的品牌意象與市場認同,ING位於英國的行銷主管們因此決定自二○○七年起開始贊助F1賽事。

「贊助」是一項昂貴的投資──在三年合約期間內,每年必須投入五千萬到一億歐元,因而ING必須精打細算的從「最佳效益」出發,擬定「使用F1的最佳策略」。第一年,ING把這筆錢集中於三種主要形象工具:車隊(雷諾車隊允諾配合ING重新設計白、藍、橘色的新賽車外觀)、賽道周遭廣告牌、大獎賽冠名權。之所以會集中於此三項目,乃因電視轉播必然會轉播到賽車與賽場中的巨型看板,而「冠名」則牽涉到當地的ING可與賽事結合做各種行銷活動。連續兩年,ING都買下墨爾本F1的冠名權,因為ING評估澳洲的退休人口將是潛在的「黃金顧客」,而F1是把顧客拉近ING的最佳觸媒。

一年下來,ING對結果十分滿意,國際行銷部主管伊莉貝爾‧康納︵Isabelle Conner︶攤開數據:藉由F1,ING品牌得以在三十個國家中的七十四個電視頻道曝光、獲得五十家平面媒體的報導、出現在八十五個入口網站,光是於電視畫面曝光的一萬四千二百八十九秒,媒體效益就值四千三百萬歐元。最終在針對三十二國一萬六千名受訪者所做的效益調查中,ING發現企業的「品牌認知度」(brand awareness)提高了七個百分點,達到七四%。其中有二五%受訪者承認「現在我開始更喜歡ING」,而有二九%的人將會在「未來的十二個月中,購買ING金融產品」。「這是第一年,今年我們要快速針對這些爭取來的新顧客,趕快做生意,」康納指出:「投資F1,不是花錢,而是想辦法賺錢。」

下午四點半鐘,激烈的賽事結束,二十二部賽車中只有六輛跑完五十八圈全程,大批的車迷翻過賽道旁的鐵絲網架,擠進香檳頒獎台前方,更多的人在跑道上俯拾賽車輪胎留下的橡膠碎屑,現場的澳洲車友笑著說:「賽後翻牆是比賽的一部分,沒有了它,比賽沒有完結。」也許這就是職業運動文化經濟學的最佳第一課:聞一聞那焦灼的氣味,覺得整個墨爾本都澎湃起來!

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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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