李開復認為台灣發展AI沒機會,林之晨:最缺的是人才
李開復認為台灣發展AI沒機會,林之晨:最缺的是人才

創新工場董事長李開復日前受訪時表示,台灣不可能靠AI創業,當法律和市場都不具備AI發展的先決條件,「根本沒有機會!」輿論發燒後,今天(21日)他再以八點觀察表達想法,直言台灣政策、創投、產業環境都還沒準備好。

林之晨:AI團隊不見得要出走

對此,之初創投創辦人暨合夥人林之晨認為,他大致都贊成李開復的想法,不過,台灣的AI新創團隊,不見得都得要離鄉背井,選擇去美國和中國發展才有未來。

林之晨認為,目前的討論前提是,台灣還繼續要和美、中、以及未來的印度這些重量級國家在同一個舞台上較量,但我們已經不像過去PC時期,擁有天時、地利、人和這樣的機會了。

因此,他認為未來的30年,台灣的命運應該退到中量級舞台,當好第二領先群國家中的領頭羊。如果是這樣的話,那麼戰略上就應該是跟美、中學習,但不需要跟他們比較,或是害怕落後他們。

「可以比較的對象是新加坡。」林之晨說,以東南亞市場來看,新加坡確實是其中的領先者之一,雖然以AI發展而言,比較算是羽量級國家,不過動作積極、包袱也比較少。對台灣來說,落後美、中雖然是天經地義,卻還是要積極跟上,不要讓新加坡專美於前。

台灣發展AI,最缺人才

至於該怎麼做,才能讓台灣更適合AI創業,林之晨表示,關鍵點將會是人才培養。他強調,雖然我們有優秀的AI新創公司出現,像Appier已經可以在國際上競爭,但這樣的特例,我們能有多少?

就算新創公司已經開始成長,如果想讓成績再升級,需要大量懂得技術和國際市場人才時,「台灣能夠找出一千個、一萬個人才嗎?」林之晨有些悲觀地認為,這也正是下一個Google、Facebook很難在台灣出現的原因。

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林之晨認為,台灣的軟實力需要人才支撐,當有許多優秀的AI新創團隊出現時,能不能有大量的技術人才出現,就會影響他們成長的速度。
圖/ 郭涵羚/攝影

他舉之初創投曾投資的盾心科技為例,創辦人也是去了美國和英國之後,看見不少影像辨識技術後才決定創業。如果台灣總是要讓團隊耗費這麼高的門檻往外找人,那麼能利用AI創造新產業價值的機會就會降低。因此,比起台灣的市場現實、老舊法規,他認為人才問題也是政府該注意的。

林之晨認為,面對未來產業變化時,國家該怎麼面對,其實並沒有標準答案。像是美國就選擇透過教育方式,提供小學、中學各種「STEM課程」(科學Science 、科技Technology、工程Engineering和數學Mathematics),另外光是coding學校,全美可能有幾百間。台灣如果現在開始面對,討論AI人才這件事並不算晚。

他期許科技部,「可以讓全台灣每個年輕人有AI的實務經驗,有點像30年前開始把電腦課帶到學習,確保每個人都有AI的應用能力。」

不過,相較於兩位科技、創投業人士看法,科技部目前對台灣AI產業則深具信心,先要用50億打造運算主機供產、學界使用,還要以20億建立機器人Maker中心,提供試驗場域。部長陳良基更多次表示,科技部未來還要在全台設立三至四個AI研究中心,結合大學頂尖師資,聘用交換學者。透過三種面項打造環境,就能吸引和創造更多人才出現。

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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