張明正看AlphaGo：台灣得趕上人工智慧潮流，這比鴻海買夏普還重要100倍！|數位時代 BusinessNext

Google將是人工智慧的盟主

這50年來，大家想的都是電腦如何取代人腦？但一直遲遲未發生。在1997年IBM的深藍電腦下贏西洋棋之後，世界開始變得不一樣了，事隔近20年，AlphaGo戰勝歐洲棋王和世界棋王，更引領人工智慧到達一個嶄新的里程碑。

「這代表人工智慧要變成真的嗎？為什麼FB、Google、微軟、IBM都要做人工智慧？引爆點在什麼地方？到底誰是人工智慧的盟主？台灣又做了哪些事？」張明正的語氣有點急切，接連拋出了一連串問題。

台灣這幾年瘋雲端和大數據，當資料蒐集起來變成資訊，要如何做到智慧？大數據真的有用嗎？張明正指出，「資料永遠不可能完整解完，現在的關鍵是當資料不完全確定時，人類如何做決策？」於是，近幾年Google、微軟、IBM、Facebook認真結合心理學開始做人工智慧，機器人、個人化助理都是兵家必爭之地。

若從歷史脈絡看科技的轉變，蘋果在7、8年前推出智慧型手機，手機改變人類的生活，從鍵盤、滑鼠到手機，科技的典範正在轉移，下一個平台是什麼？「就是人工智慧！」張明正說得確定。

這場仗讓大家知道人工智慧的重要性，而對軟體來說，最重要的是人工智慧裡的深度學習，張明正解讀Google宣傳Deepmind此戰的用意，Google是偉大的公司，他們用4億美元買下DeepMind，它必須在搜尋和人工智慧辨識能力一直保持領先。他說，「AlphaGo對戰世界棋王，重點不在圍棋輸贏而已，而是宣示意味濃厚，宣告Google在接下來30年將成為人工智慧真正的盟主，蘋果整個輸掉了！」

AlphaGo展現了人工智慧的能力

張明正點出人工智慧的戰力所在，科技巨頭們拚的是結合模式辨識和認知的人工智慧演算法，以及大量的運算分析能力，王銘琬說，「要把圍棋下好需要多方面的能力，不是死背棋譜或是邏輯思考而已，必須透過視覺對棋盤有直覺判斷！」圍棋軟體若能達到人類的感覺，幾乎達到人類最高水準，可說是軟體的最高境界。

人在判斷一件事情時，通常需要情緒、直覺和分析，AlphaGo沒有情緒，而圍棋職業棋士所需要的直覺，AlphaGo先用三千萬個過去人類比賽的棋譜訓練深度學習的模式辨識，再用蒙地卡羅樹搜尋（MCTS）技術達到下圍棋時類似人的「感覺」。Google DeepMind為了訓練深度學習的模式，用幾千個伺服器跑了三個星期，要讓人工智慧對未知進行判斷，就需要這麼龐大的軟體和硬體資源。

　　
（圖說：張明正認為人工智慧是未來軟體最重要的趨勢，台灣產業一定要往這個方向走。圖片來源：郭芝榕攝影。）

台灣的角色到底在哪裡？

很久沒談論產業動態的張明正，語氣透露對台灣產業的擔心：「我們已經失去了雲端和大數據的主導地位，接下來軟體要往人工智慧靠攏，人工智慧、軟體，就是這樣了！這比鴻海買夏普還重要100倍！」他認為，這件事不只是人工智慧戰勝世界棋王而已，產業必須看到AlphaGo這場戰背後的意義及所帶來的顛覆性，這對台灣產業很重要。

張明正認為，「有平台，台灣就有機會，但至少要知道未來的趨勢在哪裡！」台灣不可能去拚人工智慧平台的角色，但是產業必須往人工智慧的趨勢走，有了科技巨頭當火車頭，去年還陸續開放人工智慧技術的API，例如Google就開源機器學習系統TensorFlow，結合台灣有的物聯網、智慧城市和智慧家庭，就能創造更多好的、不一樣的就業能力。

「當資料變平台，變人工智慧，會影響未來經濟30年！」張明正斬釘截鐵說。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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