用輕鬆情境 創新IC行銷專線
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2007.06.01 | 科技

設計端  ●人才需求:設計人才普遍不足,以產業專班、研發替代役彌補,並以實習制度、就業學程提前創造人才 ●薪資/福利:大型設計公司股票分紅多,組織分工細;小設計公司待遇則較低 ●吃香的人才特質:具外語、專業管理能力及經驗 、了解市場趨勢

  製造端  ●人才需求:流動性較低,以作業員占多數,在工程師需求上多,需要專業性高、高知識性人才 ●薪資/福利:具備專業知識工程師福利、薪資較佳,與作業員有別 ●吃香的人才特質:具專業知識、管理知識、外語能力

  行銷端  ●人才需求:具備創意、熱忱及行銷產品及品牌能力的人才,對於結合新的科技運用在行銷上成為未來趨勢 ●薪資/福利:組織較小,工作環境比照公司制度 ●吃香的人才特質:具學習、電腦操作能力、有熱忱、反應快、熟悉新科技(工具) 

一談到半導體產業,大多數人直覺的印象脫離不了設計、製程、技術等專業名詞,即使是談生意做業務,也是中規中矩地做產品簡報,有條不紊地把訊息說清楚。但曾經在廣告公司寫過文案、拍過媒體廣告CF、擔任過藝術指導、當過攝影師,甚至自己當老闆的SOHO族,現在擔任映陽科技行銷部與資訊部門副理的楊圍勝,打破了這個刻板印象。

從婚紗攝影師、廣告公司、SOHO轉換跑道到高科技業,多元背景的楊圍勝,用全新的方式來詮釋高科技行銷業。在廣告公司擔任設計時,所設計的作品——海倫仙度斯,榮獲廣告界最高榮譽的4A平面廣告設計獎。楊圍勝結合了廣告人親近市場與消費者的特點,轉而在高科技業的行銷圈大放異彩。

將媒體經驗帶入科技業
探究背後的原因,正是產業隨著環境的變化,公司用人走向精兵政策,能力更多元的混搭型人才成為企業新寵。

楊圍勝指出,高科技產業是變動很快的行業,加上台灣的中小企業在經營管理上就具備高度的彈性,個人在職場上要能快速升遷,就必須具備多元的能力。如果只有一項專才,一旦這項專長不是主流,那麼很快就會被淘汰。楊圍勝建議,最好是一項專才加上另一項特殊專才的能力混搭,例如行銷企劃加上設計、研發加上外語能力或公關加上管理專才。

楊圍勝所在的EDA(電子設計自動化)產業是技術主導為核心的行業別,一般來說,是一個工程師掛帥的環境,但是楊圍勝以自己過去在傳播媒體豐富的經驗,把過去EDA行銷工作(大多是聽講的制式化模式),設計為情境化的「情境劇」,把EDA從設計、生產等流程中會遭遇的問題,全部用短劇演出來,立刻就得到客戶感同身受的共鳴。

把IC設計過程統統演出來
情境劇主要是針對IC設計產業中,從前段的開發、中端的設計(包括工業設計及電子設計的溝通)和後端製造過程中,常遇到的那些問題一一演出來,並藉由產品的說明,解答各階段開發流程間的問題。

例如需要快速、正確的產生料表系統(BOM),以及新舊圖檔零件檢查更新的方法、如何有效率地找出最佳零件值、專業級的電路板輸出(PCB Layout)及其他檢查功能等。「親身經歷」的短劇表現說明,獲得了客戶熱烈的反應,這也打破了傳統行銷以簡報呈現,加上中午吃便當冗長議程的制式說明。

透過身歷其境的溝通,在楊圍勝的策劃下,映陽科技針對客戶設計的產品或方案,就顯得很具說服力。這些不同過去的行銷方式,與過去投入的資源比較起來,節省了二○%的費用,相對的也為公司創造了獲利空間。

在人力資源多元化的趨勢下,楊圍勝認為才能結合網路知識,將是高科技業未來人才需求的主要方向。Web 2.0正在帶動一場撼動世界的「權力移轉」,將更大的主導權交給網路使用者決定。網路產業的整合與資源合作,再次帶動網路相關人才的需求,除了須具備相關的專業技能外,最大的挑戰就在考驗網路人才的創新和想像力。

在工程師主導的行業中,楊圍勝顛覆了高科技行銷的慣例,.放棄傳統排排坐聽簡報的模式,將銷售透過戲劇的情境來進行,意外獲得客戶熱烈的共鳴。以專業的溝通背景切入,楊圍勝在科技行業中,成為創意人才轉型成混搭人才的典範。 

Execution/Convergence **
 擅長感性行銷的科技人 ** 

工作付出與收穫 
前景  4
薪資  3
工時    偶爾加班 
綜合福利    將消費性產品的行銷手法,應用在高度專業的領域,把艱深的知識以最淺顯的方式陳述 

註:內容僅與該產業就業人員比較,非跨產業綜合評比 

楊圍勝 ●年齡:32歲 ●現職:映陽科技行銷副理 ●學歷:東吳大學中文系 ●職涯成績單:擔任廣告公司文案獲得廣告界最高榮譽4A獎。在民歌餐廳駐唱。拍攝廣告CF及多媒體設計。以情境劇表現EDA產品,讓客戶感同身受,成功行銷 ●職場打滾真心話:不患其位,患所以立(指自己要有能力去擔任工作,而不是只考慮職位的大小)

  執行力  5 
整合力    5
  溝通力  4
市場力  4
科技力3
感受力  3

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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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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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