【記者部落格】 在杭州直擊過的馬雲
【記者部落格】 在杭州直擊過的馬雲
2013.05.13 | 創業

5月10日晚上,一個背轉身,馬雲給交棒的陸兆禧一個無聲的大擁抱之後,揮揮手,消失在三萬多人注目的舞台上。馬雲退休了,在他48歲、創立阿里巴巴14年之後。

我稱不上與馬雲認識,沒有專訪過,沒有換過名片,參加過記者會和幾次阿里巴巴舉辦的網商節,隔著幾十個人聽著馬雲演講,他的身形異常瘦小,但每次說第一句話就能吸引全場注意,2007年他到台灣時舉辦一場見面會時,一走進場大家對他的外型露出的驚訝,他說:「不好意思,我就長這樣,像個ET」。 

馬雲2

馬雲演講非常緊湊,每一次都像帶領百萬大軍準備背水一戰的大帥,講話不愛用成語卻鏗鏘有力,斷字分明,慷慨激昂,對比的句子是一落一落的倒出來,隨著節奏變強,心跳變快,那些句子都像是無可質疑的真實,例如上週退休演說中的:「今天的世界是一個變化的世界,30年以前,我們誰都沒想到今天會這樣,誰都沒想到中國會成為製造業大國,誰都沒想到電腦會深入人心,誰都沒想到互聯網在中國會發展得那麼好。誰都沒有想到淘寶會起來,誰都沒想到雅虎會有今天。」 

他偶爾會用舉些簡單易懂的例子,幫助大家理解他的想像,就好像回到網路創業之前,他只是個中學英文老師。2012年網商節,他提出大數據(big data)將是集團關注項目,「我們中國人下海,做生意稱之為下海,下海其實不容易,幾十年以前,很多漁村的人拿了一票破船就下海,根本不知道會不會有暴雨,根本不知道哪兒有魚群,所以我們看到沿海有很多寡婦村,很多人下海同樣十個下海九個死,如何能夠幫助下海的人、創業的人更好,我們覺得數據將改變,我們希望大量的數據為國家作出一個氣象預報台。」

有趣的是,他還在網商節上罵過一個青年,現場人士向馬雲提問一直是非常精彩的部分,照例許多人排隊搶著提問,2011年有位女士得到了最後一個提問的機會,麥克風已經在她的手上,「我是來自…」,隨即後面一個青年搶過他的麥克風立刻問起問題,全場一陣噓聲,青年大喇喇地問起了他自己的私事,一是他和他的女友相愛,但不知為何總是吵架,問問馬雲該怎麼辦,二是他晚到了會場,看到別人都有座位,自己卻要坐在冰冷的走道上,覺得世界真不公平,問問馬雲該怎麼出人頭地。 

馬雲淡定的回答:「你先把麥克風還給那位女士,讓她把話問完」,接著他先回答了女士的問題,再義正嚴詞的罵了青年五分鐘,大致是:「機會不是搶來的,我是你女朋友也不要跟你在一起。你遲到,讓你進來已經很好了,當然應該坐地板。」當然,接著全場叫好,青年離我很近,滿臉的扭曲,也只能摸摸鼻子離開。

但是,我覺得上周馬雲的退休演說有點失常,氣力不似過往,內容順序也稍微凌亂,感慨多了些,沉默多了些,大概就像是他自己說的吧,「我期待這一天很多年了,但就像姑娘盼著結婚,新娘子到了結婚這一天,除了會傻笑,真的不知道該幹什麼。」

也許以後的人會用「神」一般的形容詞形容他,談到14年來阿里巴巴如何從B2B平台開展中國電子商務市場,淘寶、支付寶如何影響每個人的生活,但是他希望「幾十年後,社會已經把我忘了。我覺得不該誤導年輕人,這對我也不公平,我沒有那麼高大,也不能竊據功勞。」

陸兆禧呢 ?在才華洋溢的領袖之後接班,壓力絕對是大的,期待與比較都將如影隨形,蘋果公司的庫克就是典型例子。陸兆禧的初登場其實是非常緊張的,他拘謹地原地不動,說的不輪轉的時候停在他的笑容裡,他的演講像是在對著20人的同事開會,非常親切平和,卻沒有個人魅力,最打動現場的是他說:「感謝你們(集團同事),感謝馬總,因為我最初開始只是在酒店裡工作的服務生。」 

這句話說明了網路帶給年輕人的機會,還有他個人的努力,以及與員工宣告:「我和你們都一樣,你們也有機會」。

陸

創業CEO與守成CEO本來就是不同類型的CEO,馬雲不是成功了之後,講話才變成十足十的肯定,外加鏗鏘有力,他曾經用這樣的語氣,在沒人相信阿里巴巴的時候,說它是世界上最富有的寶藏,創立淘寶網時說要給獨佔者eBay易趣「致命的一擊」,2011年淘寶交易額人民幣4000萬時說隔年突破1兆元。前幾年外界把他的豪語當作誑語,許多人談論著他是個騙子,後來他都成功了。這是創業CEO所需要的技能:讓別人相信你的夢想。

前幾年去淘寶採訪時,內部員工說,他們都很崇拜馬雲,崇拜到馬總說了就一定要拚命完成,儘管他們都不認為會成功,或者儘管運作起來發現這個決定是錯的,他們也會拚了命的執行,「讓錯的變成對的」。例如2010年與日本雅虎合作的「淘日本」,透過轉換語言與資料對接,期望建立跨境交易的新管道,不過後來卻發現客服成本非常高,計畫運作困難,但是所有人還是頭也不回的嘗試與挑戰。神格化的創業CEO是帶動創新的隱性因子,甚至可能是核心因子。

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相對的守成CEO需要的技能是:執行力。目前阿里巴巴集團有25個事業部,員工數超過2.2萬人,囊括所有電子商務產業鏈,集團需要的已經不只是創新,還需要深層到位的執行力,陸兆禧具備這項能力,他在2004年執行支付寶創立、2008年1月出任正需要擴大市場的淘寶網, 2011年月阿里巴巴B2B公司面臨信用危機時,臨危受命回任B2B公司CEO,立下穩定中樞的汗馬功勞。2012年以後,協助開拓馬雲重視的大數據、行動領域,同時有穩定軍心、扶亂反正、落實創新的務實能力。務實派的守成CEO是走遠走深走廣的關鍵角色,陸兆禧也將是帶領阿里巴巴集團上市的CEO。 

平實的陸兆禧登場,許多人已經懷念起自由揮灑的馬雲,從馬雲的說詞與態度來看,未來要在公開場合聽他講電子商務、集團布局、網路趨勢,將會非常困難,不過我猜想,馬雲不會完全消失在舞台上,他關心教育,關心環保,不惜單膝下跪希望大家一起完成潔淨環境的心願,未來他魅力十足的演說,可望會是談論著生活態度、個人的社會責任等,阿里巴巴的舞台,一個背轉身,揮揮手,馬雲消失在這裡。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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