網路創新大浪潮 台灣惡性缺席
網路創新大浪潮 台灣惡性缺席
2006.08.15 | 科技

Digg.com這個新聞推薦網站推出一年多,每日造訪人數與《紐約時報》網路版不相上下,二十九歲的創辦人羅斯(Kevin Rose),他穿戴著毛線帽跟耳機的隨性模樣,成為八月十四日出版的美國《商業週刊》(Business Week)封面人物,標題寫著「這小子如何在十八個月賺到六千萬美元?」(編按:六千萬美元是外界對此網站的鑑價)
二十二歲的哈佛大學輟學生朱克柏格(Mark Zuckerberg),是交友網站Facebook.com的創辦人,現在是矽谷創投捧著數千萬美元爭相投資的對象,但他拒絕六億美元的股份收購。

先採小成本經營,重視使用者需求

MySpace三十一歲的創辦人湯姆.安德生(Tom Anderson),二○○三年創立的社交網站,被新聞集團(News Group)的媒體大亨梅鐸以五億八千萬美元收購後,又在日前與搜尋關鍵字網路廣告公司Google簽下九億美元的巨額廣告合約。頓時之間,這些平均年齡不到三十,鬍子總刮不乾淨的網路創業家,登上猶如搖滾巨星的地位。
Web 2.0也好,泡沫2.0也好,不管人們怎麼描述過去一年來網路上許多吸引目光的新現象(社交網站、部落格、社交書籤、影片分享),新興網路公司蓬勃的購併潮沈寂已久後,成為各路創投經理人的目光焦點(目前全美有八百九十六檔創投資金,號稱鎖定網路公司為投資對象)。此外,久未聚焦網路產業卻重新對它燃起興趣的主流媒體,以及數百個還沒闖出名號的網站和他們創辦人所組成的大軍,的確讓人產生了一種重回一九九九年的感覺。
仔細看,似乎又有些不一樣,這些人也許年輕,創業的心態卻像個歷盡滄桑的中年,少了點綺麗的改變世界夢想,多了些務實的味道。他們在網路剛崛起的時候,就於短短兩三年內領受過一次壓縮式的教育。「二○○○年的時候,我就在舊金山參加過許多網路公司的IPO(首次公開發行)派對,享受過在雲端上的感覺,也看過很多朋友的公司從雲端上摔下來的過程,」Digg創辦人羅斯表示。
他們不再相信公司一創立就拿大筆資金、衝資本額拚上市的經營方式,多半採取小成本方式經營,利用網友捐獻或是成功網路創業家的天使資金做為營運資金。網景(Netscape)的創辦人馬克.安德生(Mark Andersen)、eBay創辦人歐米迪亞(Pierre Omidyar)、paypal創辦人樂福欽(Max Levchin)在這一波網路創業潮中,都以個人或名下創投基金名義參與投資。

台灣在這波網路新浪潮惡性缺席

他們透過部落格、Wiki等方式,充分理解使用者的需求,聆聽與他們年齡、經驗相仿的社群意見(Digg上頭七五%的使用者為二十到三十歲、平均收入七萬五千美元的科技愛好者),再整合技術打造使用者所要求的功能,創造出極高的忠誠度與使用人口。然後,再考慮以關鍵字廣告為營收獲利。
身為一個關心網路發展的台灣年輕人,我心中總有個疑問:如果這些人生在台灣,他們有機會嗎?或者是說,台灣的年輕人,可以在像他們一樣的年紀,創造出這樣的影響力,讓主流勢力必須認真看待嗎?
雖然說矽谷仍舊是「地球上唯一一個有好主意的電腦怪胎,可以在一夜之間搖身一變成為搖滾巨星般人物的地方」,但自稱是IT王國的台灣,為何總是跟這些「創造網路新可能的美妙事物」有著巨大的斷裂呢?
矽谷這些所謂的網路服務,運用的也不是任何原創性的技術,大部分是使用者行為的建立。看過Digg、MySpace、Facebook等網站的台清交學生,宣稱他們可以在幾個月內做出同樣的東西。但為什麼沒有一樣創新的網路服務,是由台灣首先發起的呢?除了台灣長期以來重硬體、輕軟體的政策和社會風氣,導致電子資訊人才一窩蜂集中在半導體、電腦相關周邊和手機等代工業,這些行業裡行之有年的員工分紅和社會地位高人一等的誘惑,也替所謂的科技新貴轉業,築起高高的機會成本。而本土甚至華文世界的網路業,為何缺乏足夠的誘因,吸引一流的人才投身其中?
身在一個一千七百多萬人上網、資訊教育堪稱普及、在華語世界持續引導流行文化角色的地區,為什麼我們的網路使用習慣和網路地貌,尤其是創業方面(不含網路開店),自從二○○○年以來,除了無名小站之外,看不見任何來自年輕人這個網路最重度使用族群所引導的改變?
當二十年前大部分做硬體的矽谷及灣區,在現在轉型成新興網路服務的新溫床時,我們是否可以寄望二十年後的台灣,可以轉變成華文世界中,網路服務創意的源頭呢?

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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