玫瑰不要哭
玫瑰不要哭
2007.02.01 |

2007年的1月23日,自由之日,我有一個忙碌的下午,兩場記者會都攸關台灣網路產業發展。前一場是我主持的PChome Online網路購物推出「24小時到貨專區」的記者會,後一場則是網路業者反對台灣「雅虎奇摩」購併「無名小站」的記者會。
前一場為什麼重要?「24小時到貨」的概念,做為一個口號容易,做為一種服務卻是笨工夫與硬工夫,台灣網路購物走到這裡,已是一條不歸路,服務門檻愈來愈高,與其他通路瓜分市場的態勢將愈來愈清楚。
反對台灣雅虎購併無名小站為什麼重要?當時我在記者會慷慨陳詞,試著從產業環境面說明,但隔天報紙八卦式處理,寫成「詹宏志摃上鄒開蓮」,並說鄒開蓮遭同業圍剿潸然淚下。
玫瑰、玫瑰,請不要哭(Rose是鄒開蓮的名字)。報紙的描述非我的本意。一百年前推理小說家洪納(E. W. Hornung)寫了部嘲諷福爾摩斯的小說《業餘神偷萊佛士》(Raffles, the Amateur Cracksman),在題詞頁裡卻說:「本書獻給柯南道爾,這是我真誠的恭維形式。」(To A. C. D., this sincere form of flattery.)。的確,我是明言反對雅虎奇摩與無名小站合併,但這真的是我對台灣雅虎(當然也就是對鄒開蓮)真誠的肯定。

**更多的購併交易是台灣網路產業所需要的,
更多的交易意味著更多的力量重組,
也有更多的價值被實現,
光是交易本身所帶來的「價格記錄」就意義非凡。 
**

一開始我就說了,PChome Online對同業間的分合從無意見,這一次也不例外。我們甚至認為更多的購併交易是必須的,意味更多的價值被實現(包括無名小站的創業者與投資者能夠實現獲利),光是交易本身所帶來的「價格記錄」(也就是「行情」)就意義非凡。而台灣雅虎同仁把網站經營到支配性的地位,這種積極態度只能佩服,負面批評是不適合的。
 除了不得不做一個與台灣雅虎有競爭的網路業者,我個人長期辦雜誌、寫文章,一些朋友也期待我做一個網路環境的觀察者,如果以這樣的身份來觀察這宗合併案,我感覺整個事件對台灣網路環境並不有利,值得大家多一點討論。(意思是說,我的意見也不見得是對的,多一點討論對網路發展策略的形成總是好的吧?)
先說托辣斯的競爭環境吧。經濟研究發現,市場獨占型的企業容易做出不利於消費者的價格決定或變更,可能利用優勢地位排除其他企業,許多國家立法通過反托辣斯法,盡量讓社會維持競爭狀態。
但什麼才是競爭狀態的機會?以肩負台灣反托辣斯法案精神的〈公平交易法〉來看,其競爭定義條款明言:「本法所稱競爭,謂二以上事業在市場上以較有利之價格、數量、品質、服務或其他條件,爭取交易機會之行為。」也就是市場上至少要維持兩家以上的事業,彼此提出價格、服務等不同條件,向消費者爭取交易機會。
以台灣雅虎去年對網路拍賣交易者加收交易完成費的過程來看,它確是能利用優勢地位片面決定商品與服務價格(它當然可以辯稱收取成交費是市場上常見的practice)。雖然我參與經營的「露天市集」是該事件受益者,但我仍然要說,沒有競爭的環境對消費者是不利的! 

**台灣雅虎購併無名小站形成好幾項服務的「絕對傾斜」,
其中又以對網路廣告價格的「片面決定能力」最為嚴重,
這對其他網路媒體、廣告主選擇、
消費者閱聽選擇都是重大的「不利益」。

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自由市場的社會,有時對托辣斯企業的形成和托辣斯企業的行為是小心謹慎的,因為托辣斯存在恰恰會讓「自由」變得「不自由」,消費者或貨品提供者都面臨選擇減少的「不自由」。但我們憂心托辣斯,卻不是想「懲罰」成功者,判定與結論是很小心的。美國幾個關於托辣斯的有名處理案例,像強制AT&T分拆、限制微軟對瀏覽器與作業系統綑綁,前一例子是阻止獨占企業形成,後一例則是限制獨占企業行為(但沒有阻止它的繼續存在)。
自由經濟社會對有獨占地位之虞的「企業結合」也有嚴格限制,台灣的〈公平交易法〉更明文規定,要求事業因結合而享有獨占地位的行為必須申報,至於結合的禁止與否,看的是對「整體經濟利益是不是大於限制競爭之不利益」,如果對總體經濟有利,雖然犧牲若干缺乏競爭的不利,也還是好事一樁;如果顛倒過來,無論如何都應該阻止。
台灣雅虎購併無名小站,是否對整體經濟利益大於限制競爭之不利益?我看起來分明不是如此。這件企業結合在台灣網路產業裡將形成好幾項的「絕對傾斜」,其中又以網路廣告價格的「片面決定能力」最為嚴重,這對其他網路媒體、廣告主選擇、消費者閱聽選擇都是重大的「不利益」,當然不是好消息。
不要忘了,無名小站崛起的時候,正因為還有廣告市場可以挹注,此時退場卻造就廣告市場的壟斷條件,也就是連下一個無名小站崛起的路途都阻絕了,未來的網路創業者能夠選擇的市場支援變少了。
當然,鄒開蓮說得很對,長期而言,最後的決定者在市場與消費者,不然有了雅虎又何來無名呢?只是獨占容易阻擋新的創新與服務,對新創業者不利。如果雅虎與無名的結合能夠解除這些疑慮,當然該得到大家的祝福。但既然有了〈公平交易法〉,又有了納稅人買單的主管機關「公平交易委員會」,這個影響重大的網路交易案,該當慎重審理吧?或者借用這個機會讓大家多說一點話,討論一下網路環境的維護與治理吧?

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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