陳士駿:行動網路時代,台灣要出現獨角獸才行
陳士駿:行動網路時代,台灣要出現獨角獸才行

YouTube共同創辦人陳士駿雖然久居加州並且結婚生子,但他內心和台灣的連結一直沒有斷,看到矽谷從1960年代的半導體與電腦產業第一代,到Yahoo、eBay與Google等二代與Uber與Airbnb等第三代創業家。矽谷50多年來仍領導全球創新,曾經學習矽谷經驗,打造台灣半導體與電腦王國的台灣,卻沒有像矽谷華麗轉身,成功交棒。我們請AppWorks之初創投創始合夥人林之晨與陳士駿一起談談。

圖說明
圖說:林之晨(Jamie)(圖右),現為AppWorks之初創投創始合夥人;陳士駿(Steve)(圖左),2006年賣掉YouTube後,2011年創辦AVOS,2015年又創辦即時照片/影音食物分享App「Nom」。

議題一:機器學習與VR會是下個科技典範嗎?

Jamie:過去三年,我每年都到矽谷旅行,去拜訪Google、Facebook與LinkedIn等公司,過去他們和我談的是行動第一(Mobile only)策略,現在行動應用已經很成熟了,這一次到矽谷,他們和我談深度學習、機器學習、AR與VR,Steve怎麼觀察這些新趨勢呢?

Steve:矽谷的知名天使投資人與Google Ventures等知名創投,他們對於這些科技都有不同的看法。他們現在投資的領域,也許就是18到24個月後最熱門的科技領域。很多人認為VR就是下個五到十年的典範, Facebook在2014年投資了VR廠商Oculus,矽谷在VR領域,有很多硬體與軟體內容的動能出現。機器學習議題其實講了很久,但目前為止還沒有爆炸性服務產出。

Jamie:有典範轉移發生嗎?要從「行動」這個科技典範轉移到下個科技典範了嗎?

Steve:在不同的時期,不同的產業的典範轉移一直發生。十幾年來,汽車製造業有小進步,但都沒有大革命,Tesla讓汽車業的大革命成為可能,我的Tesla會自動停車、自動駕駛而且軟體會自動更新。而音樂產業從音樂錄音帶、CD、MP3、iPod到串流音樂,音樂內容生產者一直都在,但硬體製造商,如做隨身聽的廠商倒閉了。

五年前行動沒有這麼成熟,但現在行動網路已經掌控我們搜尋、社交與瀏覽等各種行為。Uber就是一個從行動出發的公司,如果沒有智慧型手機,就沒有辦法打造Uber,Uber估值已經高達600億美元以上,一家從行動出發的公司,卻能創造這樣的估值,這在筆電的時代,沒有發生過。行動這個典範在Android與iOS手機大量被製造販售的狀況下,仍然持續,目前沒有看到停止的跡象。

過去15年來Apple總是不斷地增加MacBook功能,但2015年Apple販售的12吋MacBook,是第一次MacBook比上一代有更小的續航力與記憶體,這很值得注意,因為Apple已經瞭解到現有規格已經夠了,消費者已滿足了,未來的新產品,不再強調更大更快,而是產品功能多元化(diversity)。例如手機中的照相機發展到一兩千萬左右的畫素後,消費者對更高的畫素需求變小了,製造商停止對畫素的追求,加入各種感測器,讓相機的功能更多元。

兩人對話集錦

Jamie:這一次到矽谷,矽谷公司紛紛和我談深度學習、機器學習以及AR與VR。這是未來趨勢嗎?

Steve:很多人認為VR就是下個五到十年的典範,Facebook也在2014年投資了VR廠商Oculus,現在VR領域確實有很多硬體與軟體內容的動能(Momentum)出現。

機器學習議題其實講了很久,由於現在的機器還是不夠聰明,所以還沒有爆炸性應用出現。

Jamie:矽谷要從「行動」這個典範,轉移到下個典範了嗎?

Steve:行動典範仍然會持續,目前沒有看到停止的跡象。Uber是從行動出發的公司,卻能創造600億美元以上的估值,這是筆電時代不會發生的事。

Steve:在不同的時期,不同的產業典範轉移一直發生。以汽車產業來說,十幾年來,汽車製造業有小進步,但都沒有大革命,Tesla讓汽車業的大革命成為可能。

Jamie:台灣軟體人才供給與需求失衡,學校培養的人才數量不夠,沒有隨著時代改變而增加,但我知道像史丹佛等學校培養大量軟體工程師,非常受矽谷公司歡迎,雖然矽谷公司仍說找不到人,你怎麼解讀?

Steve:矽谷有這麼多的成功創業故事如Yahoo、Google與Facebook等,這些公司的員工會常去史丹佛傳遞創業經驗,尤其是「公司一開始是如何起步的?」這些經驗能親身傳承,這是麻省理工學院等其他名校沒有的優勢。

議題二:軟體工程師人才荒

Jamie:我回台灣五年了,一直很關切台灣的軟體人才問題。台灣軟體人才供給與需求失衡,學校培養的人才數量不夠,並沒有隨著時代改變而增加,但我知道史丹佛等大學培養大量軟體工程師,而且非常受矽谷公司歡迎,雖然矽谷公司仍常喊找不到人。

Steve:美國已經開始外包軟體業務,給中國與印度公司,補足日益增加的軟體人才需求。史丹佛和其他學校不同,史丹佛的地理位置就沉浸在矽谷中,當創業家有想法,馬上就有資源,把想法實踐出來。矽谷有這麼多的成功創業故事如Yahoo、Google與Facebook等,這些公司的員工會去學校傳遞這些經驗,尤其是「公司一開始是如何起步的?」這很重要,一個公司的開始是最困難的,這些經驗能親身(Personal)傳承,這是麻省理工學院等其他名校沒有的優勢。

YouTube當年被Google以16.5億美元併購,並不是因為技術強,Google也能建造影音串流平台,YouTube的價值在每分鐘大量被上傳的內容。當年PayPal若從硬體起家,就沒有辦法快速Pivot,沒辦法快速更新,也需要更多創業資本,可能不會有今日的成果。因此每當別人問我創新創業建議,我總是說,「往軟體發展吧,軟體是極具價值的。」

Jamie:依我的觀察,台灣軟體人才的培養,光靠教育體制很難被解決。你怎麼看這樣的問題?

Steve::我要強調,矽谷有完整創業的生態圈,不只是有一群優秀的人才而已。以我的案例來說,當年YouTube在短短幾天內就見了紅衫資本、Yahoo與Google等公司,然後六天內就決定併購案了。若當時團隊在芝加哥,而不是在矽谷,不可能短短六天內就完成,也許就沒有這樣的機會。

兩人對話集錦

Jamie:依我的觀察,台灣軟體人才的培養,靠教育體制很難解決,你怎麼看待這個情況?

Steve:我要強調,矽谷有整個完整創業生態圈,不只是有一群優秀的人才而已。

Jamie:你覺得台灣目前的創業圈發展,還缺乏什麼樣的重要元素?

Steve:帶頭創造每個新世代的公司,發展之路都非常困難艱辛,大環境要鼓勵與激勵這樣的公司與人才,讓他們敢去冒險。

Steve:台灣若在軟體或行動領域誕生一到兩家獨角獸,就會大大激勵人才加入,新創公司崛起。

圖說明

議題三:新創連結全世界

Jamie:你覺得台灣目前的創業圈發展,還缺乏什麼樣的重要元素?

Steve:矽谷的科技產業變遷,已從1960年代的半導體到1990年代Yahoo、eBay、PayPal與Google等網路公司,現在已是Uber與Airbnb等第三代。台灣在第一代半導體產業有全球性科技公司,但第二代和第三代則非常稀缺。其實帶頭創造每一個新世代的公司,發展之路都非常困難艱辛,以當年剛起步的PayPal來說,我們對支付產業也沒有很精深的知識,一路跌跌撞撞摸索過來。因此大環境要去鼓勵與激勵這樣的公司與人才,讓他們敢去冒險。

其實,Facebook與Google這些大公司的創辦人,他們也不是超人,而矽谷紅衫等知名創投,他們所給的錢也沒有魔法,和其他創投給的錢是一樣的,台灣只要在軟體或行動領域誕生一到兩家獨角獸公司,就會大大激勵人才投入與新創公司崛起。公司員工未來創業時,就可以向市場與投資人說,「我曾經和那個公司的創辦人工作過,所以我的新公司也很有發展潛力。」這是我認為台灣在軟體與行動領域要發展出一到兩家獨角獸的原因。

對談人

林之晨(Jamie)
和Steve同年出生,現為AppWorks之初創投創始合夥人。Jamie在總統大選前不斷出現在媒體面前,用文字與影像倡議「台灣一定要成為網路強國」,也把這個訴求傳達給三位總統候選人。而且這訴求這是個肯定句,而非疑問句,目的在於讓社會各界真正重視這個議題。Jamie說,「我不在乎誰當選,只在乎誰有決心把台灣發展成網路強國!」

陳士駿(Steve)
Steve在2006年賣掉YouTube後,2011年創辦AVOS,2015年又創辦即時照片/影音食物分享App「Nom」。已經37歲連續創業的陳士駿,提起新公司Nom與美食,眼綻光芒,整個靈魂都為美食而生的樣子,「熱情」兩字從他的言語中不斷散化,一如他的書《YouTube你的熱情和直覺:YouTube創辦人陳士駿的創業人生》。

攝影/郭涵羚

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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