【Inside】Powered by Taiwan!聽完Google施密特的座談會之完全主觀碎碎念
【Inside】Powered by Taiwan!聽完Google施密特的座談會之完全主觀碎碎念

今天有幸去聽了Google執行董事長艾瑞克‧施密特(Eric Schmidt)與退休的施振榮先生的「探索創新的無限可能 The incredible exploration」對談,也許是因為對於「施施配」期待過高,在結束時覺得有點不過癮。當然總歸而言,這是一場很有啟發性的演講與對話,許多報紙已經報導了施密特的演講重點,但我認為這場活動的啟發性不是來自於演說內容,而是來自於整個場子反應出來的政治張力。施密特有一股穩重的氣質,感覺是一個恩威並重的老闆,但是也有老美一貫的幽默感,讓整場偶有尷尬的活動,多了一點輕鬆。

台灣與韓國

歸功於主持人不棄不餒的追問與特意鋪陳,在施密特連續好幾次禮貌的閃躲後,整個活動的第一個亮點還是很不幸的落在「台灣跟韓國,今晚你選擇哪一道?」這個議題上,硬是要看施密特如何回答台灣與韓國的不同在哪。當然在場的許多人都對韓國的反感是可以理解,施密特小心委婉地回答:「我覺得人都很像,每個國家都希望自己很獨特,跟別的國家不一樣,但是人類的需求最終是一樣的。」但是後來這個話題還是演變成全場觀眾對於「我們討厭韓國」這件事情,高聲歡呼鼓掌,整個比施密特說要在我們這裡建置亞洲最大數據中心還大聲好幾倍,施密特尷尬的坐在那裡微笑。我有點楞住,這感覺有點 over 了。

施振榮先生後來做了說明,他覺得韓國廠商是大家的敵人,台灣則是大家的夥伴,這樣聽起來比較道理,但是之前主持人挑起的反韓情緒,真的怎麼想都很不恰當。需知道台灣人的泡菜心結是一個複雜的情緒,不是一個「哈」字可以完語,也不是一個「恨」字可以了結。真實存在的不爽,不適當的宣洩管道。

台灣與美國

當然,這個情緒鋪陳的好處是,讓我開始回想施密特的演講中,到底多麼把台灣當一回事。他的講稿裡,一再提及許多台灣科技上的發展是贏過美國的,數都數不完,什麼光纖舖設率啦,上網率啦一大堆,他也表示台灣的 Android工程師很優秀,是在美國以外世界上貢獻度最高的一個團隊。簡而言之,就是說了很多「台灣比美國有優勢」的話,也許我的期望又太高了,場面話之外有用的資訊太少,尤其是在關於,呃,「創新的無限可能」這個主題上。比較希望聽到平台跟架構在未來應用上的概念,或者他預期Google要如何應戰那些與特定Device做完整軟硬整合的品牌,如 Apple 與 Amazon。

整場施密特再三強調的是「開放是我們的哲學與態度」,而相信開放與分享才是最好的政策,他多次的明示與暗示(應該是對著台下的某政府官員,不知道是誰),政府應該更大力地擁抱開放系統,開放態度,並且用實際的行動(錢)來援助台灣網絡的建設。這時候施振榮先生來了畫龍點睛的兩個字:「Open wins」,整場的第二個美妙的亮點。

台灣與中國

講到數據中心,「我選台灣因為我喜歡你們」施密特半開玩笑的如是說。這個背後的千言萬語跟千思萬緒很值得研究。如果Google 沒有跟中國政府鬧的如此不愉快,今天數據中心是否仍會第一優先選擇建在台灣呢?我偷偷地在想。感謝不管是客觀還是主觀的因素,如今是會建在台灣了,我們又要如何看待,如何把握這樣的機會?

台灣本身的競爭能力在現在這個地球村裡,顯然是有不錯的地位,但是在許多地方,我們還需要更努力,例如紮實的創新。這點施振榮先生講的非常令人動容:「我覺得創意跟創新不是同一件事,所以在組織裡,最重要的兩件事情就是創新跟紀律。創新,是有紀律的創意,是有價值的創意,是有市場有觀眾的創意,而非天馬行空。」他說的是片段的英語,但基本上就是這個意思。

台灣的競爭力已經不再是便宜的勞工,也不再是組裝的天堂,這些勞力密集的產業,已經漸漸移往中國。中國接管了「手腳」,台灣要開始主宰「腦袋」了,開始需要創新設計的人才,而我們教育體制在這方面,似乎需要跟進。

台灣與台灣

活動過程中,也讓我深深體會,台灣也是台灣最大的敵人,不管是政黨之間鬥爭或是民間的集體意識,讓許多事情都容易泛政治化,這會導致我們在前進世界時,遭到阻礙。在國際訪客面前大聲說著不喜歡另一個國家,說明著我們對於競爭者,還不能用正面的態度去面對,告狀或是撒嬌並不能為我們贏得太多的國際夥伴,外交官的智慧其實不在圓滑,而是在用心維護跟自己利益相關夥伴。誰知道未來我們忽然會仰賴誰來生存呢?大方地面對敵人,也是一種高度與瀟灑。

不只是「Made in Taiwan」,而是「Powered by Taiwan」

一支iPhone的價錢裡,我們的代工廠賺走5%(有消息指出其實更低,是0.5%!),而設計的Apple公司吃掉55%。台灣之光的HTC雖然在大力追趕,但我們需要更多對的人才,才能活絡對的business。薪資的競爭力不足是很嚴重的問題,眼睜睜地看著中國用3倍薪水挖走我們頂尖的人才(還有全世界的人才),如果政府不好好佈局的話,將來恐怕會出現人才斷層,連「腦袋」這個優勢都輸給別人。良善的創業的環境及其支援與資源,也是推著台灣走向創新的重要因素,因為這樣才可以crowd-source 出台灣的下一個優勢。

我們的競爭力現在落在知識與創新上,台灣要從磚頭工變成建築師了。不但是教育上要開始加強創新與批判的能力,也要正視挑戰。我們現在面對的是來自全世界的競爭,如果你還是個學生,你的勁敵可能是來自德州的孩子,印度的孩子,中國的孩子,而非是你隔壁班的那個資優生。我們要開始想自己的世界排名,因為現在地球太小人才太多,做什麼事情很難只看台灣了。全球化之下,我們是大機制裡的一個樞紐,再厲害的樞紐也不能單靠自己而存活,越開放越創新,就越不可被取代,其實這點跟Android的精神,還蠻有相似之處呢。

出自Inside部落格

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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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