【Mr.6】OMEGA Project號召買不起房子的網友自己「DIY造鎮」,剖開高房價的黑盒子
【Mr.6】OMEGA Project號召買不起房子的網友自己「DIY造鎮」,剖開高房價的黑盒子
2011.09.09 | 人物

房價居高不下,很多上班族明明月收入算是「正常」,依然買不起房子,所以就有許多建商開始在偏遠地區「造鎮」,以台北市郊為例,在三峽或新莊蓋房子,大樓非常漂亮,社區也規畫得相當完善,週邊的行情看漲,但,但但但但但!跑了這麼遠,房價很低,但換來的仍不一是理想的社區──學區不好、週邊的店家不好、鄰居的素質不穩定,而且房價也沒有多低啊,因為薪水一樣依然太低!

怎麼辦?

最近看到美國一個有趣的網站在推廣一個「OMEGA 專案」(The OMEGA Project),或許亞洲這邊也可以來模仿一個!此專案由一位熱血的網友發起,他喊:「不要再被現在的房價拖著鼻子走!」他想,有沒有什麼辦法,整個地「繞過」目前房地產的基本上下游,讓他們可以買到便宜的房子,又解決其他所有問題?

他們提出一個很創新的建議──

由「網友」自己來造鎮

什麼意思?

逽大的網路茫茫人海中,一定有人想買房子,歐不,一定「很多人」想買房子!這時候,可不可以由網民提出一個「這個鎮想要變成的模樣」,然後直接在網路上號召想買在這樣社區的人士,讓他們先付一筆錢(訂金),於是可以去找建商,將這些房子建起來,然後大家付款,就可以住進這個「自己造的鎮」!

OMEGA Project的概念是,他們希望能將房地產「整個反過來」(turning the real estate process upside down)──

網友發起的造鎮,那就好像自己DIY自製化妝品:一罐有品牌的化妝品,一瓶要若干元,其中的原料費用只佔一點點,剩下一大塊由化妝品品牌賺走了,花在各式各樣的廣告宣傳費用上,如果自己買原料來、找專業的朋友幫你調,這罐化妝品恐怕只需市價的二、三成而已!這種「DIY化妝品」的風潮近年也是被網路帶起來,風靡不少網友,那麼,OMEGA Project就是將網民集結起來自己蓋房子,住民都已經找好了,所以不必宣傳費用,只需找來包商,聘用建築人員,直接發包給上游廠商,等於自己「DIY」一個新社區,這樣一來,價錢可以省很多。OMEGA Project打的旗幟是:「將不動產開發商從公式之中抽出」(Take the developer out of the loop)。

而且,既然是網友自己建的社區,還可以很「網民」,或許大家背景、性質也比較相同,比方說,他們希望這個OMEGA Project是完全的「有機」,使用再生能源,有自己的學校、自己的商店,還可以吃自己種的菜、在自己的家裡附近工作(可能是由其中住民自己創設的公司來提供工作),保證「0%失業率」。

OMEGA Project不是亂喊,他們已經鎖定的第一個建地就在舊金山灣區的「北灣」,和市中心隔一座金門大橋。那邊多山,不若南灣這麼熱鬧,房價可能較低,擁有無敵海景;如果建在北灣,他們的目標是一間房子和這麼一個周圍的社區DIY起來,平均價錢只要25萬美元(750萬台幣)就可以認買一棟很棒的房子。他們計算,一間房子25萬美元,若有一萬個人一起買,就有25億美元(台幣750億),其中六成(15億美元)花在建築住家本身,剩下的就花在住家附近造一些商店等等。OMEGA Project打算號召1萬戶,背後有5萬個人(假如一戶平均五人),這週才剛開始號召,目前只有22人,讓我們觀察觀察它會走到那個程度。

請注意,如果以網路行銷的角度來看,OMEGA Project也是一招很妙的行銷手法──我猜,會不會它根本就是某個建商所發起的?坦白說,25萬美元一間房子,也沒有便宜到哪裡去,但對於網友來講,他們雖然住得遠了一點,卻可以透過「自己集結」來造出一個自己喜歡的模樣,而這個模樣(譬如有機、再生能源、零失業率)還真的是目前這些造鎮的建商不見得有提供到的程度。網路是一個作夢的地方,建商如果是OMEGA Project背後的隱型操作者,那我真的要對這家建商致以最高的敬意!太高明的操作了!

但在亞洲地窄人稠的我們,有沒有問過,為什麼一棟房子要這麼貴?剛剛的化妝品是很好的比喻,大家有沒有想過,化妝品為什麼要這麼貴?如果化妝品公司告訴你,他們賺得不多,大部份的利潤都回去投放在更多的宣傳廣告,就如同房地產建商都拿去貼在城市各處的巨幅廣告、聘用大量的人丁站在路旁邊、或是建一個非常豪華的接待中心………。

在OMEGA Project,以上都不必了,人們就只想要一棟買得起的房子而已!一個上班族沒什麼力量,1萬個上班族、帶著5萬個家庭人口,DIY的百萬網友力量,終於來向對我們不怎麼公平的房地產、猛力敲門了?

網路的力量,真令人期待。

出自Mr.6

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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