「那時我太相信美國經驗了。」LiTV創辦人錢大衛的創業反思
「那時我太相信美國經驗了。」LiTV創辦人錢大衛的創業反思
2017.02.13 | 人物

隨著國際串流影音龍頭Netflix進軍台灣,過去一整年,OTT都是熱門討論焦點。不過,早在這之前,一位技術/媒體混血人早已默默在台紮根多年。他,就是LiTV創辦人暨董事長錢大衛。

台大電機系、UCLA電機碩士,若論專業背景,錢大衛和影視根本扯不上一點關係。然而,現在的他,卻帶領台、美兩地團隊,打造出線上影音王國。根據最新數據,LiTV每月有600萬不重複使用者、App下載量超過250萬次,平台上除了有將近100個國內外電視頻道,隨選影片總時長也突破2.5萬小時。美商矽成創辦人韓光宇、聯電榮譽副董事長宣明智、龍笛服飾家族、台灣文創一號等都看好錢大衛的能力,投資LiTV。

但有趣的是,錢大衛說,自己會踏入媒體產業,其實在意料之外。

錢大衛很早就赴美發展。職涯初始,他就對未來的藍圖很清楚。「我一開始就布好了!」他說,自己雖然對IC設計有興趣,但是最初卻選擇在半導體公司擔任產品工程師。「產品工程師管所有的設計和生產流程,今天產品有問題,就要來分析。我沒有碰設計,也不做生產,但是我都看到了。這是什麼?這就是基礎。半導體行業的製造、流程、包裝,我都接觸到了。」

十個月後,他認為自己已經掌握到整體流程,於是便轉到IC設計。「後來我發現,IC真的很辛苦,毛利那麼低。我在美國幾萬人的大公司,待了五年,有四年在裁員。這種行業怎麼能待那麼久?我就跳!跳到做workstation(工作站)的公司,就是視算科技(SGI)。」

從這個時間點開始,錢大衛慢慢和影視產業越走越近。「那時候我接了一個部門。老闆跟我說:『大衛,東西給你選,你要做什麼?』我看其他都有人負責,所以我選了一個沒有人負責的,那個就叫做multimedia(多媒體)。」他笑:「所以我剛開始是不得已的。」

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LiTV董事長錢大衛
圖/ 攝影/侯俊偉

把技術人和媒體人擺在一起,產品就會不一樣

接下多媒體部門,讓錢大衛的人生開啟了另一扇窗。1980年代起,好萊塢紛紛導入工作站以協助電影製作。「阿諾演的《魔鬼終結者》,第一集他騎著摩托車從空中跳下來,」錢大衛左手比劃著,「那個鏡頭實際上是吊鋼絲,這一幕拍完之後,就是拿我們SGI的工作站把鋼絲修掉。」到後來,電影製作發行公司夢工廠也和視算科技合資成立Silicon Studio,共同打造特效電影。

這次合作,不只將視算科技正式帶入媒體產業,也讓錢大衛這個血統純正的技術人體驗到媒體的魅力。「每天只做技術、只做硬體,不好玩!」他輕敲了一下桌面。

1998年,錢大衛加入電視節目數位硬碟錄影機TiVo公司,負責產品和技術研發。後來推出的產品TiVo,可以讓使用者把有線電視或衛星電視的節目錄下來,自行選擇收看時間,廣受美國消費者喜愛。「早年穿TiVo的制服去坐飛機,別人都很羨慕,因為大家都在用。」他笑著回憶。

「在TiVo的時候,我們就知道,不能只做技術,也不能只有媒體,我們是把技術跟媒體合在一起。所以公司裡有媒體人也有技術人,然後這兩種人擺在一起,老實講水火不容,性格完全不同。但是透過管理,讓他們產生火花,產品就會不一樣。」他說,「SGI這樣做,TiVo這樣做,LiTV也是這樣做。」

把媒體人和技術人擺在一起,老實講水火不容,性格完全不同。但是透過管理,讓他們產生火花,產品就會不一樣。

從挫敗中學經驗:文化講求在地性

談起過去,錢大衛眼睛發亮、滔滔不絕。不過他也坦承,當初將TiVo引進台灣時,其實曾嘗過挫折滋味。

2005年,錢大衛從美國返台,擔任TiVo投資的替您錄公司(TGC)董事長,並負責TiVo在亞洲的業務拓展。不過由於當時太相信美國經驗,忽略在地化的重要,因此發展不順利。「我後來發現,本土化非常重要。」

「美國公司都是一樣的思維,Netflix也是這樣。」錢大衛認為,Netflix進來台灣,對OTT整體發展是好事一樁,因為Netflix國際聲量高,可以帶動消費者意識。不過,內容在地化不足的確是發展劣勢。而他自己,就是從TiVo的挫敗學會這一課。

「我在美國太久了,所以剛進來的時候覺得,美國的東西大家都會要、美國的作法一定是OK的,太簡單了嘛!沒有,localize很重要。」

他指出,TiVo在美國的作法是賣機器,而消費者每月要另外付10幾塊美元的服務費。剛回台灣時,他認為在台灣也可比照美國的商業模式,不過擔心原本價格太高,因此將服務費降為每月199台幣。

「我們想說,199應該還好嘛!星巴克一杯都要一百多塊。結果一賣以後發現,消費者對於那個一百多塊,再便宜都有issue。他們會想:『為什麼我每個月要付錢?』我們後來有調整,消費者只要買硬體,服務就包進去了,但是就太晚了。」他反省說:「這就是對台灣消費者的習慣沒有深入了解、深入配合,做出來的東西就不會是最好的。」

有了上一段經驗,錢大衛在打造LiTV時特別小心,價格和內容都盡量貼近廣大消費者需求。「想看豬哥亮,就給你豬哥亮。想看電影,就有電影。想看劇,就有劇。所以我們東西越來越多。」

對台灣消費者的習慣沒有深入了解、深入配合,做出來的東西就不會是最好的。

在各家業者紛紛進入後,台灣OTT市場看似熱鬧擁擠。不過,錢大衛認為,成長空間還很大。因為,即使經過去年一整年的喧囂,OTT使用者依然以25到45歲網路族群為主,年紀較長的使用者還是沒建立起習慣。「像這種新的生活型態,通常需要好幾年才能轉變。比如說iPhone在2007年出來,真正熱了還是好幾年以後。」他氣定神閒說:「不過,OTT會很快!」

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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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