【科技評論】林宏文~劇變下才有商機 從OCPT、雲端伺服器到信驊科技
【科技評論】林宏文~劇變下才有商機 從OCPT、雲端伺服器到信驊科技
2013.06.26 | 科技

五月下旬,網路社群龍頭臉書(Facebook)來台,與台灣雲端協會成立台灣開放運算高峰會(Open Compute Project Taiwan,OCPT),並號召工研院、英業達、華碩、台達電等9家業者及法人入列,搶攻雲端商機。

臉書在全球擁有十億以上用戶,夾著龐大的雲端設備採購量,不僅在台灣成立OCPT,去年更已先推動開放運算高峰會(Open Compute Project,OCP)認證,並獲得英特爾、百度、高盛等多家國際企業參與,今年初也在日本成立OCPJ(日本開放運算高峰會),主要是邀請日本的電信營運商加入。

在雲端產業商機蓬勃發展的情況下,臉書這些動作,理由其實很簡單,因為每年臉書都有採購龐大設備的需求,籌組聯盟可以讓更多想做生意的人加入,臉書也可藉此將採購計畫公開,甚至訂定產業標準,讓更多人一起參與,一方面可以壓低價格,也可以主導未來雲端應用的發展。

對於想打進臉書供應鏈的業者來說,似乎不加入也不行,因為進入這個圈子裡,拿到訂單的機會比較大,但從另一個角度來看,臉書主導這個聯盟,顯然是要大家遵循臉書的遊戲規則,聯盟裡的廠商不能有專利訴訟的情形,甚至可能要放棄本身的硬體設計架構或專利,跟著臉書的規格標準走。

談到台灣的PC與NB產業,大家都很清楚,這幾年面臨成長趨緩的事實,不過,雲端產業的出現,對台灣電腦產業仍是一個新商機,尤其是國際網路大廠如Google、facebook到Amazon等公司,都直接跳過IBM、惠普(HP)、戴爾(Dell)等伺服器品牌,直接向台灣的廣達、緯創等伺服器代工廠下單,這就是一個相當重要的產業趨勢。網路大廠這麼做的原因很清楚,像Google這種大公司,全世界任何一個角落,任何一個時刻,都有人要上網Google一下,這一Google,就要用到雲端設備伺服器,以這種採購量達數百萬、數千萬台的規模,Google不想讓IBM這些品牌大廠賺一手,因此直接來台灣的工廠買貨,價格可以殺到最便宜。

這麼做對Google有什麼風險?價格很便宜,相對來說,品質可能差一點,但即使這些台灣產的伺服器、主機板不良率比IBM的高一點點,但大家別忘了,Google擁有全世界最有效率的軟體網路管理系統,壞了就立刻抽換掉,不致於影響到網路的運作及消費者的使用經驗。而且,就算良率真的做到好十倍,例如不良率從萬分之一做到十萬分之一,但以Google那麼龐大的使用母數,例如百萬或千萬台,任何時刻都還是會有產品壞掉,因此,容錯及除錯的工作,每分每秒都在進行,這種處理錯誤的網路管理能力,正是像Google這種網路巨擘最關鍵的核心競爭力。

以X86伺服器最大的晶片供應商英特爾為例,英特爾統計2012年直接大客戶的排名,Google已經名列第五大,排在IBM等大品牌廠商之後。這個數據相當有趣,一方面代表著Google的採購量相當巨大,但從另一方面來說,其實Google的採購都是從台灣買的,但英特爾沒有列出廣達或緯創的名字,仍是將Google列為其主要客戶。為什麼會這樣呢?現實一點來看,台灣業者終究還是打工仔,只是打工的對象,從以前的IBM、惠普、戴爾,變成現在的Google、臉書及亞馬遜。基本上,台灣雖然製造了那麼多伺服器,但代工的角色仍然沒有變。

不過,我還是寧可相信,不見得只是這樣,也不應該只是這樣。5月有一家上櫃的IC設計公司信驊科技,做的就是伺服器產品裡面的IC,這家公司九年前與廣達簽定技術合作協議,共同開發雲端伺服器晶片,由於掌握到Google等大廠直接到台灣下單的趨勢,創業團隊又有執行力,公司成立兩年後就一路創造高獲利至今。

過去,伺服器晶片市場掌握在日商及美商手中,如今信驊搶下這個關鍵零組件晶片,讓台灣的伺服器產業鏈又更加完整。任何一個產業,若要建立上下游整合鏈,掌握晶片絕對是重點,當你可以更完整地整合一個產業,別人要競爭就更為困難。信驊的出現,讓伺服器產業形塑MIT品牌又再跨前一步。當然,晶片只是其中之一,接下來更重要的是軟體及服務的加值,我相信這也是這些伺服器大廠最想克服的挑戰,因為軟體及服務一直是台灣業者的弱點,必需花好幾倍的力氣才能做好。

我很欣賞信驊董事長林鴻明說的,他選擇題目有兩個重要原則,一是若報紙寫前景看好的產業,千萬不要去做,另外,若去問身旁朋友,如果大家都說好的題目,那也一定不要做。「創業一定要做不一樣的題目,選擇沒人看好的路才會成功。」

林鴻明最後成功了,而且果實是很甜美的,他從替別人打工的專業經理人,變成一個與經營團隊掌握公司半數股權的老闆。所以,事情不見得那麼悲觀,台灣也未必沒有機會,IT產業最迷人的地方,就是機會永遠都在,尤其在產業變動最劇烈的時候,商機往往就在那裡,就看你有沒有能耐掌握住,你說是嗎?

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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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