「紐約最具影響力的創投」預測2016年10大科技趨勢,結果「比蘋果更懂蘋果的男人」不高興了
「紐約最具影響力的創投」預測2016年10大科技趨勢,結果「比蘋果更懂蘋果的男人」不高興了
2016.01.04 | 蘋果

新年之際有些事情總是無法免俗。比如我們總要回顧下過去一年林林總總的工作和收穫,然後得出一個「又浪費了一年,明年要更加油」的結論。

又比如產業大神們,總要預測一下新的一年產業裡會發生的最重要的事情會是哪些。風險投資公司Union Square創辦人之一、紐約投資界最具影響力的人物之一Fred Wilson近日就在他的部落格AVC更新了一篇文章,對2016年互聯網科技領域的最重要事情做了個預測。

他列出了十條,感興趣的可以去部落格查看原文。以下是翻譯:


What Is Going To Happen In 2016

  1. Oculus會把Rift這款產品正式推向市場。VR遊戲和其他應用會逐漸發布。Oculus剛剛在官方部落格上宣布消息,Touch控制器將迎來一次跳票,會在2016年下半年才上市,而Rift會照計劃在Q1發貨。我相信Rift的第一個發售版本不會給市場留下很好的印象,因為媒體對VR已經吹捧得太高了。遊戲會是VR最強力的早期應用,但不是每個人都會願意戴著那麼個頭機去玩遊戲。我認為只有當他們找到方法讓VR的應用形式不那麼彆扭,VR的真正潛力才會浮現出來。

  2. 我們會看到一個新的可穿戴設備形式。手腕不是我們身體上唯一一處融得下一個計算設備的地方。如果一定要我猜,我覺得我們的耳朵也挺有機會的。

  3. 四家最大的科技公司裡,有一家會衰弱。我覺得是Apple。Apple的2015過得並不好,我認為他們的2016甚至會更糟糕。

  4. FAA會對商用無人機領域做好規範。而合法化無人機飛行、規定好各種各樣細節規則,會讓無人機產業迎接利多。

  5. 關於內容出版這件事,在社群網路上出版內容這個現象會越發常見(Facebook是其中最受歡迎的一家)。但是很多備受矚目的內容出版方在社群網路上找不到好的變現模式。至少有一家會成為這個現象的受害者而死去。

  6. 時代華納會把HBO分拆出來,從而更好的獨立發展、對抗Netflix。獨立之後的HBO會獲得更大的市值。

  7. 採用OpenBazaar協議作為基礎技術的零利率P2P直接交易市場的出現,比特幣終於要找到它的killer app(殺手級應用)了。(留意OB1,一個建立在Open Bazaar框架上的第三方服務,我們投的一個項目)

  8. Slack在企業中的應用會變得非常普遍,以至於垃圾信息會成為一個問題。Slack平台上會開始出現第三方垃圾信息過濾器。同時,Slack平台會快速走紅,研發Slack平台版本的應用會成為非企業服務軟件公司們的下一件大事。

  9. Donald Trump(一個想當總統的壕,2015年美國爭議最大的人物之一)會成為共和黨總統候選人,他會攻擊因為科技產業對移民勞工的支持而攻擊科技產業(Donald Trump對移民的態度非常負面,曾說如果當選總統要驅逐千萬非法移民)。所以科技公司會聯合起來支持Hillary Clinton,而後者會成為第一為女性總統。

  10. VC們對創業公司的估值會開始走低。它們會追隨Fidelity's的步伐把自家的投資對象估值壓得很低。Crunchbase會把這些都記錄下來,這個過程中它會成為一個創業公司板塊的「Yahoo財經」。僱員會開始意識到他們在創業公司得到的條件並不好,然後成群地離開創業公司。


Fred Wilson的預測準不準有待時間檢測。但是有一個人似乎等不及反駁了——被稱為比Apple更懂Apple的John Gruber先生(懂到甚至有人稱Gruber和他的部落格Daring Fireball為蘋果的部落格部門)。

圖說明
(照片來源:Andreas Dantz

在FredWilson發布這篇部落格之後不到一天,John Gruber就在自己的部落格上引用了部落格並且對其中幾條提出了一些質疑,非常有意思。其中關於Fred Wilson對「Apple的2016會衰弱」這個論點,Gruber反應最大:

一切皆有可能。不過當Wilson嘗試用「Apple的2015過得並不好」這樣的論據來支撐這個觀點的時候,會讓我認為他並不真的理解Apple。就像他在2009年時做的那樣——當年Wilson以13美元一股把手上的Apple股票全賣光了。今天Apple股價是105美元。

關於比特幣會出現killer app的說法,Gruber也有所微詞:

所謂「明年是比特幣年」這個說法,就跟以前的「明年是Linux年」一樣。

John Gruber還引用了Fred Wilson對Slack的看好,並且評價道:

我並不覺得Fred Wilson很擅長預測。

預測準不準其實沒太多人在乎,大家在乎的是大神們的思考方式,有沒有值得學習的地方。

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關鍵字: #Apple #創投
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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