萬里路，萬卷書：紐約之行 （三）Bloomberg成為DIGITIMES的學習典範

曼哈頓區聚集了金融巨鱷，到了週末更是人潮洶湧，在時代廣場附近甚至連移動都有困難，這時到中央公園散步成為最好的選擇。公園仿自然生態的森林、小河，在梧桐、松樹、橄欖樹不規則的排列中，在市區的中央公園，真的是紐約人最佳的休憩地。

下午的計畫是到百老匯聽歌劇，《The Lion King》已經公演將近30年了，在這齣音樂劇中，我能感受到黑人演員為主的演員們盡情演繹非洲人快樂的一面。

走在紐約街頭最深刻的印象是，人潮由不同種族組成，不少是東方人面孔，偶爾可見穿著傳統服飾的非洲裔，拉丁裔的美國人也可以試著從外貌猜出一二。歌舞昇平是我對紐約的解讀，光在中央公園附近就有七、八個博物館、美術館。

征戰國際頂尖市場　自助也得人助

夜裡，我在旅館收看彭博（Bloomberg）的財經節目。73歲的主持人David Westin正在專訪People Inc與幾位媒體的工作者，詢問AI對媒體業的影響。第二段的專訪針對太空產業，他又訪問了SpaceX的競爭者Launch on Demand的CEO談美國的太空產業，以及中國的「太空絲路（Space Silk Road），這些題目，都不是台灣常見的財經議題。

David Westin年紀不小，依舊坐在錄影機前侃侃而談老一代人難以理解，下一代人很難清楚描述的新興產業。老人家試著以智慧挑動受訪者的思緒，在對方不經意露出的破綻中找出些可以追根究柢的題材，好題材永遠不缺觀眾，與主持人的年紀也沒有太大關係。

兩位台灣朋友幫忙，我穿梭於紐約Bloomberg與哥倫比亞大學的六個單位，從早忙到晚，中餐是Bloomberg隨手拿的一根香蕉。

Bloomberg對DIGITIMES專注亞洲ICT供應鏈，並能以自然語言答覆專業問題的功能很有興趣。至於哥大，我希望能善用台灣產業優勢，合作發展國際學程，並進一步成為國際市場新事業。

Bloomberg成為DIGITIMES學習典範

如果說DIGITIMES要找學習典範，那麼Bloomberg就該排第一。在人工智慧的非常時代，一定要努力成為「媒體走向新時代的先行者」，與彭博的互動，更堅信這樣的看法。

Bloomberg專注財經新聞，也善用AI等新工具，這是我最看好的媒體經營模式。除此之外在參加Blommberg執行長Vlad主持的「Generative AI Forum」時，我看到他們涵蓋的範圍更廣，面對的是全球關鍵的資訊流、金流，紐約客面對的是全球市場，經營難度比我們高太多了！

那麼，44年來堅持高品質資訊的Bloomberg，在AI新時代何處引人注目，又有哪些值得我們關注的經營理念呢？

參訪頂標公司，印證經營理念

Bloomberg結合新聞、數據庫、研究報告的三項優勢，是標準的知識型服務公司，也與DIGITIMES的經營模式不謀而合。

但我們只侷限於半導體、亞洲的ICT供應鏈，與Bloomberg實力仍有很大的距離。但從頂流公司的經營策略、進度，可以知道自己離世界主流、頂標有多大的距離，也可以找到差異化的經營策略。

Vlad在論壇開場時便說，所有的公司都在面對如何在AI時代尋找正確的發展戰略。對資訊提供與服務供應商最大的挑戰是我們既要創造更多的資訊，讓使用者在最大基礎的資訊源中，以最好的效率得到最有價值的資訊，這也是DIGITIMES強調「Insights with Speed」的精神。

但就經營實務而言，資訊成本愈來愈高，雜訊愈來愈多，哪些資訊存在被積累的價值，這些每一件事都可能顛覆過去的想像。

亦即，過去成功的經驗可能是今日的負擔。對絕大多數媒體而言，過去的榮耀、影響力正快速的衰減中，但彭博以專業社群為對象，提供其他公司難以企及的專業力、品質，現在再加上AI驅動的服務機制，很顯然AI不是挑戰，而是機會。

回到台灣，我腦袋裡記得Bloomberg技術長Shawn Edwards的一句話，他說AI的大進化，讓很多公司在前五個月，就花掉了整個公司全年的IT預算。大家應該超前部署，在應用過程中調整步伐，而不是繼續等更好的應用方案。

產業進步很快，我們沒有喘息的空間。「Into workflow」是我們因應AI時代的經營法則，而「Governance」則是讓所有投資得到回報的關鍵。

Bloomberg Intelligence這個部門，在過去贏得了市場尊敬，仰賴的不是流量，而是被信賴的專業資訊，而所有的資訊專業與否，與讀者本身的判斷力、專業能力息息相關。

史記商鞅列傳曾說「民不可與慮始，可與樂成」，意思是政策有執政者的深度、遠慮，與一般庶民百姓商議於事無補，但可以與他們共享成果。我們無法用這樣的理論來杜悠悠之口，但也可以知道專業的訊息很難與一般庶民大眾共同討論商議。

「Portfolio Management」將會是Bloomberg規劃事業的基礎，他們也將不斷的衍生出新的事業體，帶進新的營收與成長空間。AI的價值就在於連結或區隔不同的領域，以最佳化的模式推演具有決策價值的答案。

我們可以預期，未來當AI應用更趨成熟時，所有問題都會基於夠複雜的假設才可以推演答案，經營者、團隊、股東都必須做好專業的準備才能因應未來的變化。在真正進入成熟應用之前，99%資訊都可能是「垃圾」，相對的投資一旦達到「Critical Point」前，價值只是逐漸推升而已，一旦過了門檻，就可能是指數型的成長，我們準備好了嗎？

Multiple Platforms Vs. Multiple Functions

Bloomberg技術長Shawn Edwards說，我們都很難預期AI會以這樣的速度推進，現已進入到成熟應用階段的AI商機，不會是泡沫，而是正在加速前進的新浪潮。

由於多重技術同步發生，這也造成所有複雜的問題可以在更民主、多元的資訊架構下得到好的解答。關鍵是這是正向螺旋，更多人用、更好的平台都會加大產業對人工智慧的投資，已經起步，並且走在軌道上的公司都有比較大的勝算。

另外一個關鍵是好好使用Token，也創造更多的Token。鼓勵員工在事業範圍內使用Token，支付Token的錢。明確理解「Value capture」的機制是什麼？

我們也要瞭解現在「五個月用掉一整年IT預算」的機率大增，當我們發現AI的價值時，會不會果斷的加碼投資呢？硬體製造其實都是跟在軟體架構確定之後才開始的，硬體產品成為瓶頸的問題並未解決。

找到更好的連結，讓客戶協助創造更多的優質資訊，並且一起訓練AI。就是B2B的商業與運作機制，不必討好每一個人，但要有明確的定義、定位與定價。一旦定義出合適的市場，與同業或類同業有對比的異同差別，那麼好的定位可以讓您事半功倍，減少事業經營的阻力。

Bloomberg的競爭對手是華爾街日報（WSJ）、經濟學人（The Economist）嗎？

當然不是，他們針對的是高階財經族群，但內容規劃不同，不同的定位區隔、減少了彼此之間競爭的關係，反倒成為上下游之間的客戶。所以，未來知識型服務業在專業領域的資訊豐富度、深度、廣度都將成為被檢視，以及拉開與競爭對手距離的關鍵要素。

看似不同，但其實觀念上是異曲同工的（Look different, but conceptually same）。

一次近乎完美的紐約之行

這是一次近乎完美的紐約之行，從台北出發，扣掉飛機上與交通時間，整整一週穿梭於紐約不同的生活情境中。

到康寧體會玻璃藝術之美，體驗科技可以交錯發展的極致。玻璃之美來自光影、折射、配方、形狀，也來自工藝大師對於技術與美學的執著。

科技大廠一定要在大城市裡嗎？您願意用青春去換取在工作上絕對的成就嗎？從玻璃到光纖有多大的想像空間，這件事跟台灣有什麼關係？

出門在外，「美食」是生活上的重要慰藉，這一點紐約不讓人失望。紐約也是美食之都，美食集中在時代廣場附近，除了吃了Wolfgang的牛排、Hard Rock的大漢堡早餐之外，有一天早餐吃港式飲茶。我用一蘭拉麵洗滌亞洲人的腸胃，而昨晚幾條街之外，一家看似酒吧的泰國餐廳裡，竟然隱藏了美味直逼胡志明市獨立宮前，我最愛的牛肉河粉。

對一個一輩子從事產業觀察工作的人而言，「學習」絕對是生活的一部分。Bloomberg是我學習的對象，一整個上午的論壇沒有冷場，除了Bloomberg自己的CEO之外，其餘都是AI相關專家，我們聽到的是專業精髓，不是公司宣傳。

相較於摩肩接踵的時代廣場，在曼哈頓北端的哥倫比亞大學校園不大，但到處流露出長春藤名校才有的文化氣息，與我們討論合作國際學程的教授Grace，帶我們去附近的法國餐廳吃飯，也讓我為紐約的美食加分。

最後，留點空閒的週末時間，逛逛大都會博物館。在紐約曼哈頓區，走路是最好的選擇，逛完大都會博物館，走路回旅館，路上有很多街頭藝術家，給他們掌聲、留點小費，這個城市的旅遊經驗就很完美了！（本文為黃欽勇撰寫，陳嘉慧整理）