兄弟創業~SlingMedia 理工老哥+MBA老弟協力創業|數位時代 BusinessNext

說起全美目前最火紅的視訊媒體平台公司Slingbox的起源，得感謝ＮＢＡ籃球賽。二○○二年的某一天，三十四歲的Slingbox創辦人布萊克(Blake Krikorian)出差在外，沒辦法收看他最喜愛的籃球隊比賽，他只能沮喪地待在商務旅館，幻想能回家即時收看球賽轉播。
此時他靈機一動，這不就是個絕佳的市場機會嗎？出差回家之後，他立刻跟念ＭＢＡ的弟弟傑森(Jason Krikorian)合作進行市場調查與技術發想。他們兩人都同意，大多數人都有「隨時隨地收看家中電視」的需求，但是市面上卻沒有此類產品，因此這絕對會是門好生意。這一次，他們兄弟決定將這個計畫留給自己，沒有販售給客戶。

解決顧客的不便就是商機

Slingbox創業伙伴布萊克與傑森，是一對愛沙尼亞裔的美國兄弟，事實上，這不是他們第一次創業。他們第一家共同創辦的公司叫做id8顧問公司，專門提供新產品開發諮詢服務給微軟、ＡＭＤ、三星電子(Samsung)、時代華納(Time Warner)等大廠。
大哥布萊克早在一九九四年就協助飛利浦(Philips)創立通訊子公司。他深知這一次不同以往，壓力與風險性相對高出許多。傑森笑著說，最擔心的人就是他們的母親了，家中僅有這兩個孩子，媽媽成天煩惱著「雞蛋放在同一個籃子會怎樣」。
接下來的一年半時間，兄弟分頭進行二度合作創業的計畫，哥哥布萊克熟悉製造端，負責研發產品模型，弟弟傑森繼續維持id8的顧問服務，以維持兩個家庭的生活。他們終於在二○○四年六月創立了Sling Media公司，並在二○○五年第一季推出其第一個、也是目前唯一的產品——Slingbox，一個提供即時網路視頻服務的機上盒。
有趣的是，ＭＢＡ出身的傑森傾向以邏輯分析來思考，而理工背景的布萊克卻常以驚人的直覺大膽下判斷。「不過我們兩個人都一定會把『用戶經驗』擺在第一順位優先思考，」布萊克說，因為Slingbox的起源，就是要解決顧客的不便。
布萊克熟悉製造以及業界人脈，傑森擅長行銷與市場分析，本來就是絕佳的創業組合。但很快他們就發現在技術上還缺少軟體這一塊。他們先將軟體程式開發外包給印度班加洛(Bangalore)的一家公司DiTango。當對方完成他們交付任務時，布萊克與傑森非常滿意，但他們同時也面臨另一個難題——是要永遠讓外包單位執行此一工作？還是得讓軟體開發成為公司核心競爭力？幾經思量，他們兩人快速地決定購併DiTango，並邀請其執行長Bhupen Shan成為合夥人。
ＭＢＡ出身的傑森深知媒體影響力，於是他尋求重量級專家為他們第一款產品背書。在一場社交聚會中，他找上在《華爾街日報》「莫博士信箱專欄」撰稿的摩斯伯格(Walter S. Mossberg)做評鑑，這位專欄作家可說是全世界最具影響力的科技產品評論者。傑森說當他展示Slingbox產品雛型時，實在有些不好意思，但摩斯伯格卻給了他正面的回應。
另一項挑戰在於通路。在創辦Sling Media之前，布萊克與傑森就有和零售業者打交道的經驗，因此他們又花了六個多月的時間專攻Best Buy、CircusCity等消費性電子通路。到現在全美國鋪售Slingbox的店舖已達三千多家，而網路更是他們最重要的通路。
今年初Sling Media舉辦第二次募資，包括高盛、EchoStar通訊公司，以及付費電視產業的自由媒體集團(Liberty Media)等著名投資人蜂擁而至，結果募集到四千七百億美元。布萊克對媒體透露，未來極有可能與有線電視、無線電視業者、以及頻道業者結盟，讓這些合作伙伴能夠跨出區域限制，搖身變為全球性的廣播電波。透過內容提供者的加入，也能讓Sling Media成為網路電視產業中最具影響力的媒介。

*SlingMedia Profile
成立時間:2004年6月
執行長:布萊克
創業伙伴:布萊克與傑森
資本額:6000萬(美元)
伙伴優勢:布萊克是機械工程學士，產品開發以及創業經驗豐富；傑森擁有心理學士與MBA學位，善於分析與理性思考
創業箴言:要把自己當成使用者來思考
完美伙伴的定義:對同一目標都有高度興趣

「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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