回想創業10年,黃耀文:做硬體是錯誤的決定
回想創業10年,黃耀文:做硬體是錯誤的決定
2015.04.01 | 科技

阿碼科技從台灣出發,進攻全球資安市場,一直是創業圈的成功典範之一。阿碼科技2013年以2千5百萬美金被美國上市公司Proofpoint併購,創下近10年台灣軟體公司被併購的最高金額,並在2014年讓Proofpoint躍上Email安全廠商排名第一。回想10年創業之路,阿碼科技創辦人暨執行長黃耀文談到當時勇於接受挑戰及10個大膽假設,都促成了阿碼科技的未來,也是創業成功的關鍵。

2006年,黃耀文與弟弟黃耀明共同創辦阿碼科技,研發出CodeSecure源碼檢測,可掃描程式碼漏洞的硬體設備。

然而,接下來兩年卻讓阿碼科技遇到重大的挑戰,黃耀文回想:「決定做硬體是重大的錯誤決定!」雖然阿碼科技的技術全世界只有一套,但因為不了解企業決策的過程和生態,用產品的人往往不是決定經費的人,想把設備賣進企業非常吃力。

除此之外,做硬體還會遇到的挑戰包括:
1、更新與維修困難,售後服務棘手。
2、跟不上硬體規格演進速度,容易導致效能不足問題。
3、經銷代理商客戶服務品質不佳。

阿碼科技執行長黃耀文
(圖說:阿碼科技執行長黃耀文回想創業10年所做的10大假設。圖片來源:郭芝榕攝影。)

在創業的過程中,大膽假設是必要的決策之一,以阿碼科技的經驗而言,至少提出了十個重大假設,最後才得以順利走下去。

假設一:客戶願意採購額外的設備來做好防毒。客戶願意買單完全不同,並較貴的技術。

阿碼科技推出「HackAlert」,每天爬公司網站,看網站上是否有惡意程式的掛馬,結果證明他的假設是對的,許多企業對此產品的興趣很高。

假設二:客戶願意讓阿碼科技透過雲端提供服務。

然而,硬體的沙盒(註:檢測不可靠程式,但又不影響系統執行的環境)又會遇到之前所碰到的使用者經驗三大困難。

駭客攻擊都在雲端,加上硬體無法更新及快速應變的侷限,讓黃耀文決定一輩子都不再賣硬體,並決定投入雲端服務。

假設三:優先採用者,將集中於美國市場。

將資安產品推向雲端,當時還算是很新的概念,阿碼科技判定雲端服務無法賣到亞洲,美國市場自然是首選。

2009年,阿碼科技迎來改變的契機,到美國的Demo Fall發表產品後,跟美國賣憑證的雲端公司VeriSign簽約,提供弱點掃描、掛馬檢測技術。跟VeriSign的合作,除了讓黃耀文學到客戶資料一定要掌握在自己手上,也讓不懂雲端運算的團隊成員,開始學習大數據技術,並重新改寫自己的系統。

假設四:企業客戶願意採用價格較高的Email安全掃描技術。

當時Yahoo!奇摩信箱為了Email的安全技術找上阿碼科技,然而免費信箱的量太大,不但不可能用沙盒來檢測,雖然沒有接下這個客戶,但黃耀文發現這個問題很大,未來有一天,將會有企業客戶願意採用Email安全掃描技術。

假設五:企業客戶願意將資料放在雲端,或經過雲端掃描。

當時黃耀文發現美國的使用者拚命把資料放上雲端,所以他又假設1至2年後,在雲端掃描客戶的Email將變得可行。

假設六:可以快速取得大量企業客戶,達到經濟規模1億封Email量。

黃耀文認為,所謂的經濟規模,就是1-2年內每天掃描超過1億封Email量,才值得投入雲端Email掃描,於是決定賭下去。

假設七:行動裝置將持續成長,企業網路範圍將被打破。

隨著行動裝置改變工作方式,一個人的工作環境已跳出公司網路,也讓企業防火牆、網通設備防禦的範圍被打破。

阿碼科技在2013年被美國上市公司Proofpoint併購後,做出第一套針對Email的雲端掃描,為了避免時間差攻擊,收到Email時會同步將所有網址換成短網址,同時用雲端掃描所有網址,做靜態和動態比對,當使用者點擊連結時會再掃描一次。

阿碼科技Email雲端掃描
(圖說:阿碼科技Email雲端掃描示意圖。圖片來源:郭芝榕攝影。)

假設八:即時惡意行為IOC是金礦!

為了將一般防毒廠商用人工蒐集病毒特徵的事,自動化做完,Proofpoint併購了Sendmail,即時反映最新的惡意行為。

假設九:先進威脅將轉向社群平台。

2014年,Proofpoint發現病毒威脅也出現在社群媒體,而社群媒體卻完全沒有任何防護,便併購串接所有社群媒體的內容管理分析商Nexgate。此外,也針對行動裝置推出Android系統專用的沙盒。

假設十:APT將持續,情報具有高價值。

抓緊情報的價值,為了提高威脅偵測、回應,Proofpoint用10億台幣併購Emerging Threats公司。

展望未來,黃耀文認為,社群和行動還會是企業面臨的最大問題。未來是否有可能從B2B企業市場切入B2C消費者市場呢?黃耀文回答,這個時代的商業模式要靈活,將不排除任何可能。

關鍵字: #隱私與資安
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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