1100億的關鍵戰爭:4G開打
1100億的關鍵戰爭:4G開打

最近越來越多年輕人收到父母傳來的Line貼圖,「真是受不了……,怎麼連媽媽都越來越常Line我了。」30歲的詹小姐說。她不知道,原來只月付幾百元限量上網的媽媽,現在卻可以用同樣的資費方案,無限使用Line。這是電信業者的「心機」,果然成功吸引更多銀髮族加入低頭族行列。

「先培養他們用行動網路的習慣,到了4G時代,採用分級付費,大家用越多,我們賺越多。」一位電信業高層說。雖然業者對4G資費方案都保密到家,但多位電信高層皆認為,3G的吃到飽方案,要在4G時代正式說再見。「以前講mPro,是科技Pro(專家)才用的,現在早已不是了,婆婆媽媽都在行動上網。」中華電信總經理石木標說。

一直以來,電信業者扮演水管的角色,透過數據服務,將網路應用傳送到每個使用者的手機上。捷運裡,人人低頭滑著手機,更多通勤族用手機看著高畫質的歷史劇《蘭陵王》、韓劇《來自星星的你》。不論用多少傳輸量,選擇支付吃到飽費用者比比皆是,但更多的廣告費、遊戲費,是被網路應用(Over The Top,OTT)業者賺走。

「過去有陣子電信商面對網路商的態度是抵制的,但近一年開始轉趨合作。」工研院IEK產業分析師葉恆芬指出。業者開始發現「打不過就跟它合作」,要吸引更多用戶,必須包裝更多讓消費者「有感」的應用,否則光是說速度有多快、快幾倍,消費者沒有感覺。要創造更多生活化應用,例如行動支付,才能讓民眾對4G有感。

從目前國外先行的4G資費來看,分級收費是必然趨勢。這樣的情況下,如何吸引使用者用更多、離不開手機,才是電信業者生財之道。去年底4G結標金額超過新台幣1,100億元,比底價超出231%,中華電甚至花了將近400億元,後續還有大筆的採購設備、建設費用。「要回收,沒那麼快。」台灣大哥大總經理鄭俊卿直言。

電信業語音服務營收逐年下滑,每年減少10多個百分點,這歸因於透過網路通話(VoIP)的服務越來越多。台灣微軟總經理蔡恩全回憶20多年前在美國工作的經歷,「那時候很窮,打電話回家為了省電話費,還撥對方付費的電話,但現在打國際電話變得那麼簡單。」他說。現在有Skype、Line,Facetime視訊通話……,時代已經完全不同。

「3G時代,語音為主,數據為輔,但現在黃金交叉已經產生,未來數據才是主要的服務。」鄭俊卿指出。也因此,如何吸引用戶使用更多數據流量,是電信業者現在正緊鑼密鼓準備的議題。
答案,就在內容和服務。「全世界的網路公司都來跟我們搶生意。」中華電信行通分公司總經理林國豐說。但電信業者不想一直處於弱勢,相信總有比較占優勢的角色,對中華電信來說,行動支付就是一顆重要棋子。

過去電信業都網羅硬底子通訊產業人才,但現在更多網路、資通訊人才,成為電信業首要網羅的對象,就是為了布局行動應用。首先開跑的是遠傳電信,找來了前台灣雅虎奇摩總經理洪小玲,擔任網路暨電子商務事業群執行副總。透過她的人脈,也替遠傳引進了一批懂網路的精兵。

「4G不只是速度之戰,電信和網路服務也越來越模糊。」遠傳電信總經理李彬指出。這也是各家業者對網路產業又愛又恨的原因,因為各種創新的網路服務打開了行動上網市場,電信業賺到更多數據流量;但也因為網路應用,取代了電話、簡訊等過去電信營收來源。

雖然網路內容商侵蝕電信商過去市場,但即便是YouTube、Facebook,都還是需要電信這條水管。「4G會分級付費,只要有新的內容就能刺激用量,為我們帶進更多營收。」鄭俊卿指出。觀察韓國業者經驗,從3G到4G時代,語音+數據的套裝價格成長了20%以上。甚至發展出新的模式,讓一個家庭可以共享帳號,一起分攤流量。「我們做加值服務的目的不是營收,而是增加用戶的用量和黏度。」鄭俊卿說。

3G時代,數位音樂、電子書、App市集……,成為電信業打造獨特優勢的領域;而4G時代,戰場轉移到行動商務和行動影視。除了遠傳網羅多位網路人,中華電信也請到前露天拍賣營運長葉奇鑫擔任「中華優購」總經理,推動企業員工福利網。「當行動網速更快,就能提升行動商務的市場熱度。」葉奇鑫指出。

為了布局行動影視,台灣大在4G開台前陣前換將,由凱擘董事長鄭俊卿接任台灣大總經理,希望憑藉其過去對影視產業的熟悉程度和人脈,協助台灣大在行動影音服務走得更前面。鄭俊卿認為,隨著大螢幕手機普及,加上4G讓行動網速變快,在手機上觀看高畫質影音更加無障礙,也必然成為下個三年最重要的趨勢。遠傳則在洪小玲帶領下,去年獨家取得金馬獎線上直播權。

從語音為主進入到數據為主的時代,只當傳輸水管,再也難以黏住消費者。唯有透過更完整、貼近人心的應用服務,才能在1100億的4G大戰中,在最短的時間內回本獲利。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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