獨角獸與他們的產地
獨角獸與他們的產地
2017.07.17 | 創業

在購併Whole Foods大型有機食物連鎖超市之後,《彭博社》報導傳出亞馬遜公司又有意出資90億美元,買下Slack這套組織內部即時訊息平台。Slack是Flickr共同創辦人、加拿大籍新創企業家史都華.巴特菲爾德(Stewart Butterfield)所創立的新創公司,經營一套可支撐大規模使用者的雲端協同工作軟體服務平台。這套平台2015年被《金融時報》稱為「在微軟的Office與黑莓機以後,從企業使用跨進個人使用市場的商業科技」;它也獲得第十屆Cruchies Awards的「年度新創公司」大獎。

這頭獨角獸又是如何與傳統不同?倘若他突然出現在身旁,我們有辦法認出來、照顧他長大嗎?

從Facebook與Twitter這些社交/社群媒體出現在我們的視野中,我們很快地發現在商業場合與組織內部的溝通管道上,缺乏一種宛如聊天般便利與隨意、但卻可以協助有目的性的溝通工作的解決方案。企業內部的即時通訊、聊天社交/社群軟體,一時之間百花齊放,不僅有微軟的Yammer(獨立創立於2008年,微軟2012年併購),各種協同工作軟體的附掛即時通訊方案,也有Facebook與Twitter的企業版或山寨版加入戰場,另外還有商業社交軟體與維基團隊SocialText推出的Signals與Desktop。

Slack創立於2013年,在2015年以其彈性的擴增整合框架、超過150個應用App,變成了最能兼容並蓄的解決方案。使用者體驗上的流暢,也讓停滯不前的溝通困境,變成了所向披靡的應用風潮。目前每天有500萬活躍使用者,有超過100萬的付費使用者;2016年底Slack宣稱有77家財星百大公司是他們的付費客戶。

獨角獸很少在我們周圍出現,也不是在地的資本市場過去有經驗估值、主動給予一輪又一輪的協助,在競合的關係下協力合作培育壯大的存在生物。誕生的美麗生命在初始脆弱階段,往往需要外部知識、資源的支持與協助,才能撐過一個又一個的寒冬。

倘若台灣社會與政府想要參與這場盛宴,無論是經濟部等中央部會、立法委員們,或者是地方政府團隊,他們應該要做哪些功課,怎麼理解、如何看待這些風險?他們可以分別或者聯合起來做些什麼,打開不合時宜的規範、系統地集中有限資源,與資本市場中的角色合作,幫助台灣原生新創公司管理與降低所面對的風險與持續挑戰?

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在全球創業風潮下,獨角獸崛起、獨角獸倒下,總是一再成為話題。因此當前瞻基礎建設計畫成為輿論,也引發大家關注台灣這個環境的養分是否足夠。
圖/ 總統府

二十一世紀資訊資本主義的主流經濟發展形勢,加上資本市場的合作經驗,讓這些各國菁英圍繞著美國經驗一次又一次的競逐聖杯。何以「老題目」裡面的「新作法」會獲得這麼龐大的新創動能?投資的眾人還在這個標的物中,瞥見何種的壯大潛能?倘若我們不了解這樣的網路獨角獸其脈絡與意義,我們也不可能把新創的文化帶回風雨飄搖的台灣,在這塊土地上孕育新的可能。

回過頭來,如何務實地面對自己國內的環境與條件限制,藉著投入資源給國家所期待解決的新型態題目,從假新聞到綠能、從金融創新到前瞻種種基礎建設,對種種變數試誤找出正確的組合,嘗試著各種可能來挑選有潛力的團隊、改善資本市場的體質,這可能是我們真實可以做的。

無論是社會輿情、或者是大數據的專業領域應用,光是沒有任何改變,僅僅期待掙扎著誕生的新創公司,能夠宛如傳統產業一樣,生出與社會沉重包袱的過去習慣對接的無效器官,拯救自己的同時快樂地加入分享政府資源大餅、同時拯救政府的行列,恐怕是完全不切實際的辦公桌想像。最終還是被各種中間人再次瓜分資源,並且把社會轉變所需要的新希望再次關回牢籠中。

全球喧囂塵上的「假新聞」議題,不僅召喚網路平台商做出自我規範,更深入到社群媒體的本質遊戲規則、同時也激盪出新的責信度指標來幫助人們判讀資訊的可信度。鼓勵在這個挑戰中投入研究資源,也將從實務面向支持國內團隊走出自己的方向。

而前瞻計畫號稱要解決台灣的未來問題,是未來的哪一塊問題?前瞻要看到多遠?五年?十年?是要跟景氣循環對作,爭取經濟復甦的契機;還是要跟區域發展連動,發掘區域性經濟圈的成長動力?還是要在數位浪潮席捲之前,提升在地的基礎建設資源?或者要選擇新的能源生態系統,以新機會來替換掉依賴傳統能源的產業?倘若都不是,而是在基礎建設上已經年久失修、大洞處處,那是否要改個更能夠讓大家知悉國家處境的名字來啟動認同與共識?

我們不是今日才踏進這樣的矛盾泥沼中。過去幾十年美好口號「亞洲金融中心」、「全球華文市場」卻沒有檢討的類似洗禮,讓我們錯過了在衝突中提早預見下幾個世代挑戰的契機;今日的預定挑戰目標,也不應該僅從最低限度生存來考量與反省。

唯有假戲真做,我們才有機會修補過往的缺陷,邁向舊與新的挑戰共存的未來。

關鍵字: #獨角獸
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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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