中國創業進行式 : 經理人的賽道理論
中國創業進行式 : 經理人的賽道理論
2017.09.27 | 創投

這是《中國創業進行式》系列連載的第七篇文章。算一算,離開北京也已經快要一年的時間了。說真的以大陸變化瞬息萬變的程度,我對於大陸的理解說不定只能當作是歷史印象。不要說一年,在北京,一個月就有翻天覆地的變革,更不用說發展最快的深圳,其瞬息萬變的程度,以周或日為單位,都是可能的。在定位為科普文章的專欄裡,取材僅著眼在大方向上,與正在發生事情,還是有程度上不同。

經理人的賽道理論

從上一篇的賽道理論講起,這一篇我們要講當比賽接近終點線時,中國的資本家和創業者會採取什麼樣的策略。這一次,我們來看看網約車大戰的最終發生了什麼事情。

2016下半年,中國互聯網圈最大的新聞,莫過於在網約車法律地位確立後的幾天,滴滴出行收購了優步(Uber)中國,天下一統。歸功於中國的賽道理論,他們也成為唯一的一間同時獲得BAT三巨頭 (百度支持Uber中國、阿里巴巴支持快的打車而騰訊則支持滴滴打車) 三巨頭投資的企業。

值得注意的是,在這個案例裡面,賽道理論不僅僅是資本的投入,連公司的經營者都有密切關係:聯想集團創辦人柳傳志的女兒柳青是滴滴打車的總裁,而Uber中國區的戰略負責人柳甄則是其姪女,聯想控股本身則是滴滴、快的、Uber中國三巨頭之外的領導出行品牌神州專車的主要投資人。柳氏一門早已主宰了整個中國網約車產業。

作為全球「反Uber聯盟」的盟主,在這次的合併之前,滴滴投資了全球主要的網約車公司,包括美國Lyft、印度Ola和東南亞Grab,它們共同的目標是互通各自在地的網約車,封阻Uber全球化。

然而,這次的合併不僅滴滴與Uber的雙方執行長互相成為對方的董事會成員,在滴滴對Uber的投入金額上,也遠超過本來「反Uber聯盟」的投資總額兩倍以上,等於狠狠地賞了原本的夥伴關係一個耳光。

資本無情,又再次得到映證。

既聯合又鬥爭

讓我們把時間倒轉一些,回到2015年上半年,當時中國互聯網圈最大的新聞,圍繞著網約車這個主題。兩間加起來市佔率將近100%的公司,滴滴打車和快的打車合併了。

除了意味著「養套殺」的第三階段來臨,稍早在流血削價競爭階段享受補貼福利的乘客與司機,開始準備被壟斷公司當肥羊宰,合併也給了關注產業的吃瓜群眾很大的想像空間:兩大巨頭股東阿里巴巴跟騰訊,終於要坐下來談合作了。

首當其衝的,就是地圖業務。過去在騰訊的支持下,滴滴打車內建的,是主要投資人開發的騰訊地圖。然而,在全資收購高德地圖的阿里巴巴跟著快的打車加入滴滴出行董事會之後,故事變得不一樣了。

阿里一方面佯投了滴滴的主要競爭對手神州專車,並達成戰略合作協議,以逼迫滴滴董事會正視此事。另一方面,聯合螞蟻金服主導下一輪的融資,在恩威並施之下,將主要的地圖供應者換成高德地圖。

這場戰爭一直延續到了今天。2016年初,據聞滴滴想要翻轉依賴高德等第三方地圖供應者的情勢,重新奪回主導權,因而有意收購騰訊地圖,卻在董事會上被阿里強勢否決,這個消息在對外公關操作上,自然是被嚴正否認了。

然而,今年初的幾個新聞,似乎可以推斷此事並非空穴來風。高德正式對滴滴發起訴訟,除虛假宣傳外,最主要的訴訟,都是針對滴滴挖角高德的核心研發高層主管,所提起的不正當競爭訴訟。

擋人財路如殺人父母,哪怕是自家人,也要同室操戈殺個血流成河。中國人的哲學就是鬥爭哲學,自古至今皆然。

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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