借鏡英國ODI,台灣開放資料該怎麼做?
借鏡英國ODI,台灣開放資料該怎麼做?
2015.07.08 | 創業

相較於英國,台灣開放資料的起步較晚。而當開放資料成為政府政策「拚經濟」的一環,如何讓一個個創新應用變成具有經濟規模的產業,英國開放資料研究所一路走來的經驗足以借鏡。

英國政府5年投資1千萬英鎊(約5億元台幣),成立開放資料研究所(Open Data Institute,ODI),專門培育開放資料新創團隊,發掘開放資料的商業潛力,2012年至今已孵化20個開放資料新創團隊,協助超過12個團隊獲得140萬英鎊營收。ODI做育成輔導、媒合創投資源,也培育資料科學人才,但ODI育成團隊並未占股份,也不以營利為目的。反觀台灣工業局過去兩年舉辦各種開放資料交流、應用競賽,欲以輔導產業的方式推動開放資料的應用。但是推動應用跟新產業的培育還是有一段距離,台灣能否參照英國開放資料研究所的育成模式,培育開放資料新創公司,必須抽絲剝繭地釐清幾個重要問題。

ODI 網站

問題一:以拚經濟推動開放資料

ODI研究部主管希斯(Tom Heath)說:「創造應用和產業是不同的!」開放資料的價值在於新型態應用,或是讓政府服務更方便,不必然跟商業模式相關。

ODI育成的新創團隊、公部門採購案資訊分析平台Spend Network創辦人馬吉爾(Ian Makgill)指出,政府常常覺得釋出資料,馬上就會有新創公司或應用,但要把資料變成一個應用是需要時間的,「我們等了18個月,甚至花錢跟政府買資料,才變成產品,但我們清理後的資料可以幫政府省下幾億元英鎊。」

「目前ODI的三大模式包括:育成、顧問諮詢、媒合創投資金,是台灣開放資料最缺乏的一環。」台灣開放資料計畫發起人張維志說。舉辦開放資料競賽並無益處,因為參賽團隊大多是技術很強的學生或已有現成產品的公司,競賽的目的是鼓勵創新,並非把補助給不斷重複參賽的公司,台灣真正需要的是在競賽之後,協助學生團隊找到商業價值。

根據2013年麥肯錫報告,開放資料全球每年至少可產生3.2兆美元的經濟價值。長遠來看,開放資料的確有經濟價值,但經濟發展不應該是政府開放資料的第一目的,政府是開放資料的最大受益者。先有開放文化,改善政府效率、公眾參與、強化透明治理,最後才是經濟價值。

問題二:開放資料質量不足

「台灣開放資料不夠多,資料也不夠明確。」開放資料聯盟會長彭啟明進一步舉例說明,FlightAware整合全世界飛機航班的開放資料,可讓使用者查看班機是否延誤,因為其他國家的民航資料完全開放,新創業者很容易串連全球,就會有新事業產生。反觀台灣開放資料的應用還侷限在台灣的YouBike,而國外的應用早就可選紐約或倫敦的腳踏車。

如果可以找出以開放資料商轉的公司,的確有機會變成產業,例如美國就有近500家開放資料公司。不過,台灣政府開放資料不只在質和量不夠多,開放資料也有諸多限制,以至於市場上多為YouBike、交通時刻表、實價登錄等應用。

問題三:無法形成商業循環

相較於英國的應用環境,彭啟明認為,台灣不見得適合引進ODI模式。例如ODI培育的新創公司,主要的客戶大多是政府,政府也願意嘗試新工具和服務,台灣政府通常是最後被迫改變的買主。

「所有的商業模式必須建構在足夠的經濟行為上,台灣政府財政困難,所以無法建立商業循環。」開放知識基金會台灣負責人徐子涵說。在英國,光是清理資料就有專門的公司在做,因為他們覺得清理資料是有商業價值的。另外,ODI的新創團隊是真的在做生意,而非做標案,但台灣系統整合服務商大多接政府的標案、辦活動、做開放資料入口或示範案。

再者,台灣受限「政府採購法」,往往以低標者得標。g0v零時政府共同發起人高嘉良說,英國政府早在5年前就推出數位服務採購市集CloudStore,政府機關有需求可直接採購新創公司的數位服務。

以台灣的情況來看,彭啟明認為,開放資料商業化的難度很高,因為會用資料的人大多是工程師背景,但是會寫程式跟應用、創意是兩碼子事。為了解決這個問題,英國ODI積極營造人才培訓和交流環境,讓有創意但不會寫程式的人,可以到ODI去學習,或者透過合作把創意實作出來。

精誠資訊Etu負責人蔣居裕則認為,開放資料新創公司跟所有資料導向的創業一樣,最終都要回到商業本質來定義目標群眾。運用開放資料來開發應用,有高達90%∼99%比例的人目的並非賺錢,大多是為了照顧特定族群「溫暖人心」的服務,不見得最後一定要走向創業。

比起英美的發展,台灣雖然還有許多問題待解,但在亞洲國家中已相對開放。希斯認為,「台灣可做為亞洲開放資料的示範場域!」然而要先有開放的文化才會帶來產值,彭啟明一再強調:「政府應盡可能開放資料,別讓年輕人辛苦挖煤礦,反而要鼓勵年輕人以亞洲開放資料為基礎,用世界的煤炒出有特色的菜。」

ODI新創團隊商業模式

1.Spend Network
創業內容:公開採購案資訊分析
商業模式:進階資料收費

2.Mastodon C
創業內容:分析英國所有藥品資料
商業模式:資料分析顧問服務

3.Resurgence
創業內容:為氣候變遷和災害做都市風險管理
商業模式:策略報告、顧問服務

4.OpenCorporates
創業內容:跨國公司關係圖
商業模式:商用授權費

5.Shoothill
創業內容:將洪水統計資訊或地理資料轉成動態呈現的軟體
商業模式:線上繪製地圖及視覺化解決方案

整理:郭芝榕

關鍵字: #開放資料
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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