Swift發明人Chris Lattner:我為什麼離開蘋果、加入特斯拉?
Swift發明人Chris Lattner:我為什麼離開蘋果、加入特斯拉?
2017.01.19 | 蘋果

蘋果和特斯拉的「挖角」大戰愈演愈烈,已經發展成了最好玩的矽谷美劇。此前我們報導的蘋果前高階主管Chris Lattner加入特斯拉成為這幕大戲的最新更新,吃瓜群眾紛紛討論Chris Lattne加入特斯拉的原因,眼看謠言四起,Chris Lattner不得不出來表態:兩家我都愛,不過特斯拉更加「無法抗拒」。

Chris Lattner輝煌的人生履歷就不再詳細贅述了,這裡只提一句,他曾一手主導開發了大名鼎鼎的蘋果編譯語Swift,Swif是用於在蘋果軟體平台上構建應用的編程語言,一經發表便成為Linux平台上成長最快的語言之一。Chris Lattner已經在蘋果工作了11年之久,是蘋果的資深軟體工程師。Chris Lattner另外還必須在家工作量龐大、要做許多開拓性工作的特斯拉?

「專利戰爭」?

坊間傳言,Chris Lattner離開蘋果加入特斯拉是受專職工作之外的困擾太多,不勝其煩。去年的時候,Chris Lattner的前同事,蘋果資深UI設計師Bas Ording在加盟特斯拉時直言,在蘋果花費大量時間在專利訴訟上是他決定離開蘋果的原因之一。

透過發動專利訴訟戰爭打擊競爭對手是蘋果的傳統了,早在2007年,第一代iPhone發表會後不久,Google發表了新版Android,在多個UI界面上和iOS「英雄所見略同」。蘋果前CEO史蒂夫·賈柏斯怒不可遏的表示:「Google的行為簡直是巧取豪奪。為了摧毀Android,我願意奮戰到我生命的最後一口氣,我願意花掉蘋果在銀行的400億美元現金。因為Android是偷來的產品,我願意為此發動一場核子戰爭。」

此後蘋果成立了專門的律師團隊用來打擊Android領域的競爭對手,時至今日也未見收縮戰線。

Bas Ording表示:「因為我的名字被列在某些專利裡,我越來越多的需要出庭蘋果與HTC三星的專利官司。這對我造成了困擾,我花更多的時間在法庭上而不是設計工作上。」

與蘋果截然不同,特斯拉在專利態度上自帶「人類的希望」光芒,2014年6月13日,特斯拉宣布將開放旗下全部專利技術,不會向使用其專利技術的公司提出侵權訴訟。

特斯拉CEO伊隆·馬斯克表示:「技術領袖地位不是由專利決定,歷史一再顯示,面對下定決心的競爭者,專利提供不了多少保護,而是由一家公司吸引並激勵全球最有才華的工程師來決定的,我們相信,開放專利技術非但不會削弱,反而會加強特斯拉的地位。」

想要吧?這段自信心爆棚的話對待在蘋果的大批人才形成了多大的吸引力。難道說Chris Lattner也是受此影響?

你們別猜啦,兩家我都愛

多位自稱克里斯·拉特納的「朋友」出來表示,克里斯·拉特納確實是因專利問題加入特斯拉。然而到了1月13日,克里斯·拉特納在Twitter闢謠:

「我的決定與(專利)『開放』無關,所謂的『朋友』要不是捏造的,要不就是投機的。」

隨後在接受外媒MacRumors採訪時進一步解釋了他的心路歷程:

「我寫程式已經有30多年了,其中有16年一直專注於開發者工具的構建。我喜歡寫程式,但我已經準備好去做別的事情了.Autopilot顯然是非常重要的,它能夠給人們帶來便利,甚至拯救人們的生命。但這也是一個非常非常困難的技術挑戰,我在建立大型軟體和團隊建設方面的經驗有助於此。當然了,我也一直是特斯拉的鐵桿粉絲」。

Lattner在領導軟體團隊方面有著豐富的經驗,他在蘋果曾領導了超過200位軟體工程師的團隊,為軟體工程師製作的開發者工具使他們在開發者社群備受尊敬,極具影響力。馬斯克表示,這是他入選特斯拉Autopilot軟體部門副總裁職位競爭的有利條件之一。

Lattner表示,這是一個非常艱難的決定,因為我非常關心蘋果的技術和人員,我自己已經在蘋果工作多年。但是,有機會進入一個全新的領域和強大的特斯拉Autopilot團隊一起共事是「無法抗拒」的。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #特斯拉
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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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