「承認與討論失敗是ok的,因為這就是創業的歷程。」專訪Fab創辦人哥德柏
「承認與討論失敗是ok的,因為這就是創業的歷程。」專訪Fab創辦人哥德柏

現在市面上通訊軟體的功能,都傾向串連使用者生活圈中本來就認識的朋友,現在有一款app的創辦人,想要讓陌生人透過相同話題產生連結。

社群聊天軟體「Pepo」的創辦人Jason Goldberg表示,他想要將大家每天使用的智慧型手機連結在一起,將有相同聊天話題的使用者串聯起來。雖然Pepo仍然會提供使用者在既有朋友圈中傳訊息的服務,但這對於剛進入競爭激烈通訊軟體市場的後繼者來說,仍是相當大膽的嘗試。

哥德柏過去也曾經在創業過程中冒過險,失敗的經驗也成為他創業故事的開端,這些經驗將成為哥德柏在2016 Meet Taipei演說著重的主題。今年十月底,當哥德柏與他的團隊要推出Pepo時,透過Skype告訴Meet團隊,他將會在11月17日舉辦的Meet Taipei中發表演說。在哥德柏處理開發者傳來的緊急訊息同時,也一邊向我們透露他演說的重點,同時介紹他的新產品Pepo。

不太美好的那些年

哥德柏曾經因創辦Fab.com——在新創圈歷史中,以瞬間如流星般成功到失敗的設計品電商網站而出名。Fab在2011年上線,銷售上千種私人設計師所設計的平價家居用品,在剛開始的前六個月銷售額達2,000萬美元(約新台幣6.3億元),隔年銷售額就達1.2億美元(約新台幣38.1億元),並向投資者募集了3.3億美元(約新台幣105億元)的資金。

2013年第三季,Fab面臨資金大失血,當時哥德柏擔任執行長,他告訴董事會,大部分的員工都將失去他們的工作。Fab當時除了收購歐洲的競爭對手,也花費太多資金投注在像是倉庫空間等不易規模化的資產上,同時回購客戶數量也在減少。

最終在2015年,Fab以大約1,500萬美元(約新台幣4.8億元),拋售給專門製作訂製產品的公司PCH。這個履歷上的污點,讓哥德柏為那些面臨公司規模迅速擴張的創業家們提供諮詢。哥德柏告訴我們,「要隨時保持謙虛,別讓自己變成被炒作的對象,要本著自己的初心,保持初心跟大膽冒險一樣的重要。」

哥德柏接著談到,「你需要一定程度的自信與行動力去建立正在擴張的服務,這是一項挑戰,但你不可能魚與熊掌兼得。」期待從Fab上學到的失敗經驗,能在Meet Taipei上讓創業者與投資者引起共鳴。

「我被邀請在Meet Taipei演說的其中一項原因,是因為活動創辦人還有許多我在新創圈認識的人都告訴我,在台灣理解、承認與在失敗中復原的文化還沒有完全被大家接受。」哥德柏這樣告訴我們。

「我因為Fab經歷了一場巨大的挫敗,我想其中一件事是⋯⋯在亞洲的文化中承認失敗,會是ㄧ件相對困難的事情。」讓失敗這件事坦蕩蕩的公開,創業家應該「理解並且公開擁抱它,這麼做之後懼怕就會隨之消退。」新創公司面對失敗過於拘束的態度,在台灣早已不是新鮮事。

音樂串流平台KKBox共同創辦人林冠群,在2014年告訴科技媒體Tech In Asia,(創業)失敗就像對履歷宣判死刑一樣。這樣的說法,與曾經在矽谷廣為流傳的「快速失敗,經常失敗」形成強烈對比,這句話傳遞了風險是成功的主要組成要素,但並不是每個風險都有辦法彰顯出它背後的效果。

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Pepo 創辦人 Jason Goldberg
圖/ Jason Goldberg
承認與討論失敗是ok的,因為這就是創業的歷程。

「並不是說我們應該都去慶祝每個失敗,我並不喜歡這種因為失敗就要大肆慶祝的概念。」哥德柏說,「這比較像是:承認與討論失敗是ok的,因為這就是創業的歷程。」

「在新創中的投資者,他們某種程度上似乎比創業家更了解這個道理。」哥德柏補充,「投資新創公司的投資人,他們本來就不會期待每個新創公司都會成功。」

投資者比較傾向大膽下賭注,並承認到不是每個新創都會成功。典型的投資者會期待其中幾個目標新創最後能有不對稱的成功,投資出去的錢最終可以涵蓋整個投資組合。「失敗並不是名聲上的缺陷,只要你保持自身的誠信。」前任Fab的執行長表示。「如果你周圍的人覺得你很誠實,你就是正在學習如何保持謙虛。」他說。「這是我想傳遞的其中ㄧ課。」

哥德柏描繪了典型新創創辦人努力消化競爭過程中的衝動,以及找出成功公式的景象,特別是在自信與謙卑中的平衡。他也告誡,過程中也別忘了持續創造出有用的產品。

「我會這樣說我的願景,新創最後的產品能夠成功,都是因為有團隊的熱情。」 哥德柏表示。「你沒有辦法彌補不成功的產品。」

「所以,我都會跟創辦者強調,在創業早期必須專注在目標上,排除其他干擾的事務,專注於產品。」他這樣建議。

「理想的創辦人就向產品經理,對於使用者經驗,以及科技與理解用戶行為要有熱情。」他說。「大部分新創的成功,都是奠基於創始團隊,亦或不是。」這並不是難理解的部分,而是創辦團隊去執行產品概念的能力。」

哥德柏現在四十幾歲,曾經在白宮的內閣事務辦公室工作過,後來他進入科技領域,在時代華納以及T-Mobile工作。並在2004年,創立了搜尋引擎Jobster。

與PEPO的新開始

哥德柏在推出Pepo的時候,希望能夠秉持上述的那些建議,這些都是他在Fab經驗後下意識的反應。根據Google Play的資料,Pepo下載數目前還只介於5,000至10,000。

哥德柏表示他現在想要「回到最根本,提供給用戶產品。」以及「ㄧ步一步來。」而不是盡可能的快速拓展商業規模。哥德柏自己也投資了Pepo百萬美元,以及一年有80%的時間都待在印度與工程師們建立默契。哥德柏同時也找了很多外部的投資者,其中兩位就是在Fab時期認識的,但他拒絕透露相關細節。

Pepo提供了包括了一對一的聊天,及以使用者所在地點與有興趣的話題為基礎去拓展的群眾聊天的功能。哥德柏也承認,Fab當初應該可以自然沒有束縛的發展,「藉由Pepo,目標是要創造出一個有一定規模,及能夠有效運用遍及全球的服務。」他表示,「專注管理眼前這家公司,而不是你想像中五年後的那家公司。」

哥德柏將擔任2016 Meet Taipei講者,於11月17日以〈連續創業的成功與失敗〉為題發表演講。

本文原文為Taipei event speaker to broach the squeamish topic of startup failure – he should know,作者為Michael Garber,譯者:高敬原。

關鍵字: #新創
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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