華爾街日報最後一書，科技評論名家欽點12項科技里程碑|數位時代 BusinessNext

年終時分，回顧過去一年發生的事，可說已成了許多網路服務的慣例，而對《華爾街日報》的知名科技評論家莫斯伯格(Walt Mossberg)來說，這個年終更是別具意義──由莫斯柏格與史威雪(Kira Swisher)共同主持的科技部落格AllThingsD，今年底將結束與華爾街日報母公司道瓊(Dow Jones & Company)的合作，而莫斯伯格經營了22年的「個人科技(Personal Technology)」專欄，也在今天的最後一篇評論，挑出了12項他評論過，認為最具影響力的科技：

1. Newton MessagePad (1993)
這部蘋果於「賈伯斯不再在」的時間推出的平板先驅，不論是蘋果內部或外界皆是惡評如潮，但莫斯伯格認為，雖然「牛頓」是項讓人失望的產品，卻有一項亮眼之處──輸入人名、地點、時間的字句，系統會自動辨認並建立行事曆，可說是今日Siri、Google Now等智慧助理技術的濫觴。

2. Netscape Navigator (1994)
儘管在瀏覽器大戰中敗給了微軟的IE，身為第一個成功的大眾瀏覽器，網景「領航員」的歷史地位，顯然無需贅言。

3. Windows 95 (1995)
蘋果的麥金塔作業系統(Macintosh)也許在80年代就嘗試了圖形化的系統介面，微軟也在視窗系統草創期就加入了相同的概念，但Windows 95才是真正開始大受消費者歡迎的產品，也讓微軟成為今天的軟體巨人。

4. The Palm Pilot (1997)
如果「牛頓」是平板的先驅，第一部PDA(個人數位助理)的Palm Pilot，則可說是智慧手機的雛型。不過，雖然發展初期比起平板算是小有成績，在智慧手機崛起的現在，不僅PDA走入歷史，Palm也遭到惠普(HP)收購的命運。

5. Google Search (1998)
今天的Google，小從手機大到汽車，甚至看似毫不相關的生物科技領域，都能見到它的蹤跡，然而，起家的搜尋，依舊是這位科技巨人的招牌產品以及經濟命脈。

6. The iPod (2001)
賈伯斯(Steve Jobs)重回蘋果後、iPhone問世前最具代表性的產品，不僅顛覆了聽音樂的方式，iTunes商店的成功也顛覆了整個音樂產業

7. Facebook (2004)
10億人在網路上的「家」。儘管在Facebook之前，不乏類似的社交網路應用，但Facebook成為多數人最後的選擇，莫斯伯格甚至以「改變了整個網路的概念」來形容它。

8. Twitter (2006)
今年剛上市的Twitter，雖然在全球社交版圖的攻略上不如Facebook，限制140個字母的微網誌之王，比起影音俱全的Facebook，卻因這份簡單成了今日向世界傳遞即時資訊的第一選擇。

9. The iPhone (2007)
蘋果迄今的代表作，顛覆了既有的手機產業，後PC時代的始作俑者，而一體的App Store，則是已經擁有超過百萬應用的開發者新歡。

10. Android (2008)
Google在iPhone發表隔年後推出的行動作業系統，如今不但是蘋果iOS最大的競爭者，也是世界上最大的智慧手機平台。

11. The MacBook Air (2008)
2009年賈伯斯從大信封抽出的MacBook Air，如今已是許多開發者甚至一般大眾最愛的筆電，今天，蘋果不但是美國市佔最高的筆電品牌，Ultrabook更是宿敵Windows陣營對MacBook Air最直接的致敬。

12. The iPad (2010)
蘋果的觸控介面雖首見於iPhone，但真正打擊了以滑鼠、鍵盤組合開啟的20年PC產業光景者，卻是這塊曾被科技圈棄如敝屣的平板。

莫斯伯格表示，儘管他所選的12項科技產品，大部分都成功的商品化，名單中卻不乏一些叫好不叫座，甚至在當時跟現在都被視為糟糕的產品。莫斯伯格解釋，只要產品讓一般消費者感到好用跟有價值，並且影響了後續產品、服務的跟進而改變了數位發展的歷史，或者改變了人類生活或工作的方式，就符合他的「一時之選」標準。

不過，雖然是最後一篇在《華爾街日報》的專欄，身為賈伯斯生前少數私交甚篤的記者，已經是業界元老的莫斯伯格也強調，他並沒有要退休，未來將會在另一個新網站繼續科技評論的工作，而現有華爾街日報的專欄，也將有人接手。

來源：AllThingsD

圖片來源：Walt Mossberg的Twitter

「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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