[Internet20] 企業史第一次,小屁孩王國來了
[Internet20] 企業史第一次,小屁孩王國來了
2015.08.13 | Google

為何網路公司是年輕人的天下?為何由年歲所累積的企業與市場經驗,在網路創業過程中,被看作是「負債」而非「資產」?而年輕CEO又以何克服涉世未深的苦澀,短期內完成上一世代半生才能成就的事業?這個「典範轉移」(paradigm shift)的內涵是甚麼?工作者如何擁抱網路世界的「不連續性創新」(discontinued innovation)?

歷史上第一次,企業王國由一群20~29歲的「青少年」統御。他們創立公司,發明營運模式,神乎其技地併購,為華爾街投資銀行的成年人上課。

網景的共同創辦人安卓森,創業那年也同時登上《時代》雜誌封面,才剛滿24歲;楊致遠和費羅創辦雅虎,分別是26與28歲;Google的佩吉和布林,都是25歲開公司;臉書的祖克伯申請公司登記時,年方20。

五年前,來台灣演講的阿里巴巴創辦人馬雲,不經意的一番話語,更是刺中了許多人的敏感神經:「一個多月以前我去台灣,在一個餐桌上,有一批年紀很大的企業家,頭髮都很白了,每個人都大談創新、怎麼創新;邊上有個人跟我講,台灣有希望了,我想:這麼大年紀的人還在創新,台灣沒希望了。」

延伸閱讀:[演講全文] 馬雲:我為什麼能夠走到今天,7大關鍵支撐

那一年,馬雲46歲,阿里巴巴雖然已是中國電子商務龍頭,但知名度還沒有現在那麼高,被諷刺的大老企業家也毫不在乎,事隔四年半,阿里巴巴去年九月在美國紐約證交所上市,以218億美金創造史上最大集資金額,公司總市值一舉突破1680億美元(當時台積電市值為900億美金),馬雲於年底重訪台灣,站在兩岸企業家高峰會演講台上重提舊話,觀點不新,但震撼力卻百倍於當年,尤其當台下還坐著白髮蒼蒼的台灣企業家如張忠謀、蔡明介等人時。

馬雲話說得客氣,直說張忠謀等人是他少年時的偶像,但全程半小時的演講,他從頭到尾三句不離年輕人,一言以蔽之,馬雲要世界「永遠相信年輕人,因為相信年輕人,才能真正說未來是美好的。」

圖說明

「未來,要靠年輕人創業」,這不是一句討好年輕人的口號而已,而是一個鐵錚錚的事實,放眼這十年來改變世界最深遠的企業,從蘋果、雅虎、亞馬遜、eBay、Google到臉書,這六家公司上市時,創辦人們年齡加起來平均不過29歲,但這些「乳臭未乾」青年創業的公司,改變世界的幅度,不下於任何一家財星五百大的巨型企業。

Google統合了世界上所有的知識,成為世界最偉大的圖書館,改變了人類汲取知識的型態,如今市值高達3676億美元,高踞《富比世》最有價值公司排行榜第三名寶座。而24歲參與創辦網景的安卓森,開啟了網路時代,連結世界每個角落,地球村概念儼然成形。

這些網路新創公司,帶來的影響和市值卻往往與其創辦人的年齡不成正比,形成極大反差,在企業發展史上可說絕無僅有。究竟這些在昔日IT巨人眼中看起來無異於小屁孩的企業家,如何一個個相繼顛覆了科技乃至於傳統產業?又為什麼,這些青春期創業者的公司比起傳統大企業,在世人眼中更加性感?

在其他行業,年齡與經驗的積累也許是一項資產,但在瞬息萬變的網路產業中,卻更像是一種負擔。在《創新的兩難》一書中,哈佛商學院教授克里斯汀生(Clayton Christensen)指出,許多大公司一開始都因為開發某種突破性技術被市場接受,才逐漸發展成具規模且成功的大公司,但久而久之,因大公司過於習慣既有的獲利的價值觀與管理模式,導致創新難以在大公司內部發生,這種不連續性競爭--亦即企業上一個創新所積累的知識和經驗,不僅無法催生下一個創新,尚且會阻撓創新意念的發生--的景象,在生命週期愈縮愈短的高科技市場,尤為劇烈。

即便大公司想要創新,也因為高階市場等同於獲利保證、客戶轉向高階市場以及大公司削減成本進入低階市場的困難,大公司為了維持規模與高毛利率,導致大公司很難向小市場或低階市場轉移,然而,一旦市場上斷斷續續出現破壞性創新,拼命發展延續性科技的大公司,往往毫無招架之力,不知不覺間就喪失了領導地位。

後網景年代中,網路公司幾乎都是由「小屁孩」創業,當那斯達克股市提供充沛的資金,傳統科技公司連封鎖防禦的力量都脆弱無比。

最血淋淋的例子就發生在2004年的哈佛大學宿舍裡,大二學生佐克伯(Mark Zuckerberg)在一台筆記型電腦前,創辦了改變世界的社群網站臉書,擁有14億會員的臉書已成為世界第一大國,它將人們的社交網絡給虛擬化,線下的每個招呼和相遇都變得有跡可循,而且不只如此,此時此刻你很有可能就是在臉書上看到這篇文章的,臉書不只改變人們連結的方式,更改變了資訊吸收模式、行銷理論和社會參與方式。

然而在臉書草創期,企業大老們都以為這只是個給菁英大學生發洩高漲賀爾蒙的約會網站,而祖克伯的前一個作品Facemash更是孩子氣十足,他駭進學校的學生名冊系統,隨意放上兩張女學生的照片,公開邀請校內學生來評價誰比較正,即使幼稚,但這種將社群需求網絡化的思維卻十分先進,而這正是小屁孩創業家的特色。

已故紐約大學媒體學教授波茲曼(Neil Postman)在1982年出版《消逝的童年》一書,即已敏感到:因新傳播科技的出現,「資訊年齡」與「生理年齡」將出現分道揚鑣的斷裂,傳統觀念認為,人類心智的成熟,與年歲所經歷的生命經驗多寡成正比,但「電視」的出現,催生出極度早熟的「兒童」,因為大量的影像刺激與資訊曝露,青春期少年的眼界與世界觀,甚至遠比他們的父母廣闊而世故(當然也承受更多悲愴和衝突),因而,往昔吾人認為應該為小孩和成人世界間建構一道防火牆所保護、讓純真有條不紊熟化的「童年」,自此消失了。

對當年的波茲曼而言,「童年的消逝」不免傷感,但從企業競爭的角度看,由電視機前轉向螢幕網頁前、十倍速早熟的八○後小屁孩,已全然為「不連續性競爭」埋下了地雷引信,當網路的理念對成年人還是難以理解的無字天書時,年輕人卻已將它當成陽光與空氣,是每日生活的一部分,當大人們還在琢磨「Yahoo」的五個英文字各自代表著什麼意思時,另一個難懂的六字公司「Google」已統領新江湖。

祖克伯的故事即為一例,連他本人都曾經說過:「我想要強調年輕又有技術能力的重要性,年輕的人就是比較聰明。不然為什麼大部份的棋藝大師都在三十歲以下呢?」

對台灣電子產業的大老們而言,他們恐怕一直要到2012年臉書成為美國史上最大宗網路企業IPO案後,才驚覺到這名穿著帽T牛仔褲的28歲小夥子,已經創造了一個他們根本不知道那是怎麼回事的帝國。

回顧佐克伯的成功之路,時代的巨輪無疑地也滑向年輕人這一邊,網路基礎建設的成熟和社交網路的概念漸被接受,為臉書的成功打下了良好的基礎,佐克伯身為一名沒錢沒勢的大學生,卻得以在學校宿舍內一手架起臉書,關鍵原因在於開源軟體社群的興起,打從一開始,佐克伯就使用完全免費的開源碼MySQL建構臉書的資料庫,以及用開源PHP程式語言設計臉書的運作方式。開源、API或SDK這些對上一輩來說彷彿謎語的術語,正是青春期創業家開疆闢土時不可或缺的利器,臉書並不是特例,當初幫助佐克伯以一己之力打下臉書基石的工具,早已透過網路的力量散播到世界各地,無國界地開出創新的花朵。

圖說明
(佐克伯在Facebook總部主持對外QA活動/圖片來源:Facebook)

回到台灣,我們看見的卻不是小屁孩的力量,而是一班鬢髮也星星的老企業家們仍然主導科技產業。根據中華徵信社的研究,美國前三百大企業的執行長大於60歲的比例只有27%,但台灣卻佔了40%,70歲以上的執行長佔了20%,整體看來,台灣產業幾乎清一色老態龍鍾。

再看近年來台灣當年引以為傲的硬體代工產業日薄西山,雙A傳奇不再,面板雙虎鋒芒盡失,昔日股王宏達電股價跌破百元,種種衰敗跡象令人不禁質疑,台灣的上一代企業家們,是否也陷入了克里斯汀生所說的「向下移轉的麻木」泥淖--台積電董事長張忠謀便曾針對接班人一事表示:「如果要找最好、最有經驗的人,也不會比我更好。」

若台灣科技業大佬還以為這些小屁孩過去20年來掀起的網路革命,尚未波及到硬體產業,那麼再要不了多久,這些稚氣未脫,卻手握顛覆性武器的小屁孩創業家,將會毫不留情地迎面殺來。

自造者(Maker),就是下一波即將顛覆硬體產業的小屁孩創業家,自造者藉數位製造工具與網路社群之力,打造出一個個前所未見的硬體,而且,一個比一個年輕。

如今囊括全球消費用無人機市場一半江山的大疆無人機,創辦人就只是一名26歲的香港科技大學研究生汪滔;一再改寫Kickstarter募資金額紀錄的智慧手錶Pebble,當年首登募資平台募得1020萬美元時,創辦人不過才25歲。Google台灣董事總經理簡立峰曾指出,國內許多知名企業其實手邊現金流多得超乎想像,但就是不願意投資新創,給年輕人機會。

也許我們可以反過來看,二十年浩瀚發展的網路產業,相對台灣企業大老們,仍是一個謎樣的世界,他們沒有摸索地形、建構地圖的能力,更沒有動手操作的勇氣,每按一個電腦按鍵,對他們而言,有如幼童站上懸崖邊上般恐懼,缺乏切身領會的「知識圖譜」,如何能作出一毛錢的投資?

當年輕人理解了他們,自然也就不必期待。沒錯,在祖克伯面前,台灣成群的白髮人耽溺在另一個「童年」中,拒絕它的消逝。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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