104升級第二代人力銀行,以人及社群為核心
104升級第二代人力銀行,以人及社群為核心
2014.08.18 | 科技

[2014年8月號雜誌精選] 104人力銀行成立18年來,始終穩居台灣第一大人力銀行寶座。今年大動作宣布轉型,喊出升級「第二代人力銀行」,能否成功扭轉行之以久的經營模式,令人拭目以待。

18年前,104人力銀行率先開創求職者和企業主的媒合模式,多年來穩居台灣第一大人力銀行寶座。18年後,104大動作喊出升級「第二代人力銀行」,這不僅是公司自1996年成立以來的最大轉型,更將重新界定未來的職涯經營模式。

104的轉型計畫,從去年8月推出群眾募資網站「夢想搖籃」拉開序幕。今年第四季更計畫一口氣推出線上學習平台「4分鐘」和「綠家教」、針對企業管理人才的「企業大師」,以及被104視為重量級產品的職涯社群網站「104+」。

從3、4年前,104便開始為轉型做準備,每年投入營收10%用於研發,今年新品終於到位。一向鮮少出現在鎂光燈前的104董事長楊基寬,近來頻頻露臉,親自站上第一線,說明公司的轉型大計。

「倒也沒有說我一定要親自站上第一線。」楊基寬笑著說:「只是這些案子大多是我先發想主導的,第一手跟用戶和媒體談的時候會比較清楚。」這位網路老將總是不停思考職場問題,就像當年他面臨了職涯困境,於是催生了104,而現在他又看到了新的問題。

「現在是從平面履歷的時代,轉到立體履歷的時代。」楊基寬認為,過去履歷是自己說了算,但在網路社群時代,一個人的價值應由眾人評價才客觀。在平日就建立企業主和工作者的互動管道,工作者每天累積的努力和付出,通通能被看見。一旦企業有職缺或工作者想異動時,就能馬上接軌,省掉過去找人才或找工作的空窗期。也就是說,未來找工作,「應該被導入到預約模式。」

另一方面,104分析職涯資料的技術也更加成熟,「累積18年的經驗模型已經蓋出來了。」楊基寬舉例,未來104可從職場上尋找與求職者背景類似的人,找出前輩們的職場軌跡,幫工作者找到更適合的發展方向。

在平日累積求職者價值

第二代人力銀行正是基於上述面向發展而成。針對求職者推出「104+」,使用者可在平台上分享職涯經驗或專業知識,讓行業中人看到。已上線的「夢想搖籃」,更鼓勵上班族勇敢做夢,提出夢想請大眾公投,若夢想可行,甚至能在平台上募資、找幫手,至今已累積近440萬元台幣募款金額。

針對企業端,104推出「企業大師」,根據各產業特性,提供專門的人事管理軟體。甚至透過大數據,分析這家企業需要的人才模型,以及預測每年的員工流動走勢,讓企業提前從104+中留意適合的人才。

至於學習平台「4分鐘」,則讓使用者輸入問題,再透過線上學習。但花多少時間學習,同樣也要捐出多少時間貢獻他人,「把無形價值變成有形資產,讓整個社會形成群眾輔助的機制。」

楊基寬更打算說服企業主,每月為員工捐出固定時間,解決別人的疑問。這對企業的好處是,若針對某一專業領域的問題,都是由同一家企業所回答,無形中也建立公司的專業形象,更創造企業社會責任。

104更跨出求職者和企業者這兩個人力銀行常見的領域,將目標族群向下延伸,「因為當一個人畢業後,真正可以使上力的地方比較有限,所以在想第二代時考慮比較遠,從小孩做起。」104針對小學到高中的學生族群推「綠家教」,小朋友線上發問,再由大學生回答。

這些產品的核心全都圍繞著「CMOS」,「也就是Cloud、Mobile、Open、Social。」不僅透過雲端、行動和社群的方式提供服務,更重要的是這些平台全都開放給第三方使用。楊基寬解釋,任何和「人」相關的第三方服務,都可運用104的大數據開發服務,同時透過104的品牌和通路來推廣。

對104來說,這些新產品的意義,不僅在於往上和往下延伸目標族群,擴展現有600萬個名會員的規模,更在於讓104跟求職者每個人生階段的關係更緊密,而不只是在找工作的當下,才會開啟104。「確實在職場上履歷表的概念是可以拋棄的,履歷應該是從10歲到80歲累積起來的。」楊基寬說。

像是求職者常在「104+」發表獨到見解,又或是樂於在「4分鐘」和「綠家教」替人解惑,企業主便能得知求職者在某項領域特別擅長,求職者平日累積的價值也能被看見。

以人為核心的企業思維

未來104的營收結構可能也會大幅改變。目前104向企業收取一年3萬6千元的刊登費,去年營收為21.98億元台幣,每股盈餘達7.46元,如果轉型奏效,就能順勢提高104的收費標準。「我有把握跟客戶說,我們提供的服務更有價值,幫企業產生新的效率,當然可以轉換成我們收費的價值。」楊基寬說。

只是104的新產品橫跨募資、社群、管理、線上學習甚至CSR,未來104的定位還是人力銀行嗎?對此楊基寬直言,104的核心產品是「人」,「怎麼把人的價值帶出來,而不是幫人家找工作的公司。」就像104一貫的口號「不只找工作,要幫你找方向」。

未來104對外投資和購併態度也將更加積極。楊基寬透露,除了先前宣布將投入3億到4億元的現金,在全球尋找有潛力的投資標的,實際上公司可運用的現金,最高上限可達18年來累積的規模,也就是14億元。今年也已在楊基寬之下,特別設立3人投資團隊。

面對公司即將迎來最大轉型,這位老將依舊保持平常心。「本來無法入睡或坐立難安,就是我們每天心情的寫照,每天死一次,隔天才可以重生。」他說這種心情,不會因為公司達到某種規模,就能稍微放鬆,「如果每天你不是累到死躺在床上,而是還留有一點精神、體力,那是浪費掉的。」

旁人看來戒慎恐懼的生活,他卻覺得「過癮」,「好像你很不自量力今天又要去挑戰某些東西,像唐吉軻德一樣。所以最過癮的是,每天有太多讓你坐立難安的事情。」

楊基寬更喊出:「我真的期望有一天,104可以關掉。」理由很簡單,當人盡其才、物盡其用,每個人都找到自己的價值和人生方向時,104也能真的功成身退。

早在2010年初,楊基寬就訂下2016年退休的時間表,讓年輕人接手,「把空間讓出來,把相信放進去。」未來他仍保留董事長頭銜,但不會實際參與營運。為104工作大半生的他,仍有自己的夢想要實現,他想做線上兒童美術館,讓小朋友展示、銷售自己的畫作。

未來104能否朝第二代人力銀行邁進,就看這次轉型,全台的求職者和企業主買不買單了。

104人力銀行

成立時間: 1996年
創辦人:楊基寬
大事記: 2000年全站瀏覽量突破每日145萬人次/2006年掛牌上市/2011年推出找工作App/2013年夢想搖籃上線

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(圖說:從既有職涯問題出發,104董事長楊基寬一手主導公司成立以來最大的轉型。圖片來源:林衍億攝影)

(更多精彩內容請見2014年8月號《數位時代》「開放!科技新倫敦」,全國7-Eleven、誠品等各大書店熱賣中。尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第243期)

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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