流量非成功保證，要有獨特商業模式|數位時代 BusinessNext

Ｑ：對於無名小站近年的興起，你認為它成功的關鍵與原因為何？

Ａ：即使是還沒有ＷＷＷ格式的Internet發展初期，社群就一直是網路的發展力量，無論討論區或電子布告欄( (ＢＢＳ)，都是比網路內容或服務更早的行為。ＷＷＷ出現後，其架構加上視窗型式的瀏覽器，讓網路的使用者第一次見識到了資料交換的力量，才繼而讓「內容」(content)在1.0階段中占了如此重要的地位，卻掩蓋了「社群」這個同等重要的概念。不過，當1.0時代的content provider(內容供應者)成熟後，社群力量又從底層出來。
正是這個「社群」力量給了台灣新一代的網路工作者全新機會，新興的網路經營者，出現在部落格及其他具有2.0分享、社群連結精神的網路事業中。其中，無名是最具有代表性，也是崛起過程中最具有Internet「自動」精神的例子。
「自動」是指網站的發展，不是工作者刻意的規劃，而是一個社會行為逐漸集中、成熟，而連帶推動了一個網路經營者，包括雅虎、PChome Online、104、ezTravel等網站，都是在眾多提供服務者之中，由某群使用者推動出來的結果。
尤其是社群網站，事先規劃的機會很小，因為網友的力量最後會落在哪裡是偶然的，整個網路的發展其實都是如此。規劃者對於網站做了第一次的想像之後，想像就開始與社會進行互動。好的互動結果，可以獲得意想不到的力量，反之，或許網站也就不存在了，唯有了解社群互動特性的人，才能在社群的經營上獲得豐碩的成果。

Ｑ：無名目前在流量上已經穩居全台第二，在此一網路創業階段，我們可以認定「無名小站」成功了嗎？

Ａ：「流量」與網路公司的成功並非必然，並不是每個網路公司的型態都需要流量來支撐。以流量至上主義，認定無名小站是這一波創業最成功的例子，是不對的。尤其是在這2.0時代，也就是網路創業的第二波，一定還有更多的業務不是靠著流量起家，只有事業內容與流量相關時，才能以流量斷定其成功與否。
不能否認，「流量」的確是網路世界中最有價值的資產，但若就這個面向來評斷無名成功的話，我想起七、八年前大陸的網路入口市場，當時Goyoyo是個獲得許多國際創投青睞並具有流量的公司，而搜狐也十分具有實力，然而最後卻是由後起的「新浪」出線，可見流量只是一個起點，善用流量這個Internet極有價值的資產，的確有機會創造出很好的事業，但是否能夠進一步成為穩定的企業，現在仍然很難評論無名的未來。

Ｑ：像無名小站這樣的網路創業公司，在經營上還有哪些需要克服的課題？

Ａ：一個長期轉型的business model(商業模式)與策略、如何將工作模式轉換成強而有力又穩定的架構，將是關鍵。在網路上得到的巨大流量雖是偶然，但要如何將偶然轉換成穩定的企業組織卻是另一項難題。1.0時代我們看到很多絕頂聰明的經營者，創造了模式、品牌與群眾，但最後卻沒有勝出，當時的「資訊人」就是一例。這一波新興經營者，也要接受同樣的考驗。

Ｑ：那麼在business model方面，你對無名小站又有什麼具體建議？

Ａ：我不知道自己是否有資格進行這樣的評論，因為他們可能更清楚自己的定位、可以做更好的判斷。不過，我認為有流量的人要對revenue(收益)有想像力，我幾乎可以確定新來的人(這裡指的是無名或其他部落格的經營者)，若還是用舊的收入方式，也就是廣告或是服務
收費，我認為那是非常危險的。
所有2.0網站之所以成立，都是因為使用者賦予網站價值，網站本身沒有提供任何東西給使用者，在力量是從服務來的情況下，由服務收費就是自殺行為。然而差別化的服務(如無名小站會員ＶＩＰ服務)是不是收費來源？或許是。
另外，若其收益的概念是來自廣告，我則認為原來1.0的模式下，內容與廣告的連結要比2.0更為準確得多，累積的規模與廣告的機制也大上許多，所以廣告在2.0時代不僅不是獨特的商業模式，若每個人都這麼做，那麼所有人也可能不再能使用這個商業模式。試想所有2.0的新創服務都成為廣告的可能，我聽起來這不像無名的business model，反而是別人的。

Ｑ：無名在台灣部落格的發展上扮演了什麼樣的角色？在其他國家是否可以找到與無名類似的網路服務經營者？

Ａ：對我來說，無名的興起代表了網路行為的集結，這個集結還沒有結束，最後會往什麼方向走也是未知數。縱觀網路歷史，每種網路上的新行為最後都會出現一個代表性的公司，為這種新的行為做總結，例如Google之於search engine、Yahoo!之於portal(入口網站)、eBay之於拍賣、Amazon之於ＥＣ(電子商務)。
然而，無名是一個較為複雜的例子，因為用部落格來形容它其實是不夠的，但我認為若用韓國的例子來檢視，就會顯得簡單得多。
韓國經過一場網路革命之後，產生了mini homepy(類似個人化網頁)的概念，大家上的第一頁是自己的網站，而不是用其他人提供的服務做為default(預設值)，第二層才是到其他網頁。
所謂「自己的網頁」，指的是每個人內容的總整理，包括交友、自我表達、寫日記、甚至是網路行為的自我管理，從這個角度出發，無名更接近我看到的韓國Cyworld，雖然中間也看得到分享心情或經驗的部落格或相簿，但隱含的意義卻是一個「自我管理網路行為」的有趣趨勢：每個人的網路行為不是依附既有的服務，而是追求網路行為的自我管理。
無名還沒有整合通訊、交友等功能，在功能上當然還談不上mini homepy，而且通訊工具目前已經握在其他的服務者手上，無名現在要急起直追並不容易。
但我認為用mini homepy的想法來解釋無名，的確比單純的部落格要來得好一些，也更可以解釋無名所代表的category(類型)。

「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。

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%。

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。

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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