買HTC團隊補齊研發戰力,Google實現硬體野心的下一步是什麼?
買HTC團隊補齊研發戰力,Google實現硬體野心的下一步是什麼?
2017.09.21 | Google

Google正式宣布以11億美元併購宏達電旗下負責Pixel開發的2千人團隊,也再一次揭昭Google對硬體的野心。

併摩托羅拉是為專利,買HTC團隊才真正要攻硬體

這次併購案可能會讓很多人想起,Google曾在2011年以125億美元買下摩托羅拉移動(Motorola Mobility),但這兩起併購案其實有很大本質意義上的不同。首先,六年前那場併購主要瞄準的是專利,不是硬體。當時Android正在起飛,卻也面臨專利威脅,身為領頭者的Google需要專利保護自己,也力保Android生態系的延續。

另一方面,對當時的Google來說,Android作業系統雖然已經廣泛受到三星、HTC、LG等各大手機廠商採用,但當時黑莓的BlackBerry OS、諾基亞的Symbian都還有一息尚存,微軟對手機市場也一直虎視眈眈,另外三星則是一直想開發自己的作業系統,因此Google還是必須顧慮其他手機品牌商的感受。

而且Google推廣Android的主要目的是讓更多人使用Google服務以獲取數據資料,至於賣硬體的微薄毛利從來就不被Google放在眼裡,做硬體在當時沒有急迫性也沒有必要性。這也是為什麼市場會形容當時的摩托羅拉移動在Google就宛如一個爹不疼娘不愛的孤兒,時隔三年,就被以29億美元轉手賣給聯想。

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Google在2014年將摩托羅拉移動賣給聯想

但時移事易,如今就像微軟可以毫無顧忌地開發Surface系列產品直接與硬體品牌夥伴對打一樣,當Android系統的江山底定,即便硬體夥伴對Google跨足硬體有怨言,卻已無法說離開就離開;加上軟硬整合能力直接關乎Google未來在物聯網、AI世代的戰力,都迫使Google必須採取一連串更積極的作為來解決Android開放系統過於破碎化的痛點。

新部門、新主管、新品牌,Google不再掩飾對硬體的野心

首先,Google在去(2016)年4月正式整合了過去分散各地的Nexus手機、Chromecast等產品線,成立獨立的硬體部門,同時還延攬摩托羅拉前總裁,現任Google硬體資深副總裁奧斯特羅(Rick Osterloh)擔任部門負責人。隨後在2016年的Google I/O大會上,Google也進一步發表首款Google品牌手機Pixel,不再與華為、LG等其他品牌廠聯名。而今(21)日宣布買下HTC過去配合Google開發Pixel手機的2000人團隊,更進一步展現出他們在硬體發展的決心。

雖然Google過去採取ODM的合作方式可以是一種方法,但智慧型手機市場競爭激烈,速度、品質都可能影響戰局發展,特別是當你要面對的是蘋果這樣的頂尖高手時,更是任何細節都不能放過。

而且也別忘了,智慧型手機產業雖然已經相當成熟,還是不斷有新技術在演進,如在蘋果發表會上受到關注的臉部辨識功能Face ID,其實就需要一定的硬體開發整合門檻。而這對於缺乏硬體基因的Google來說,絕對不是一件容易的事。

但與其要自己從零到有打造新硬體研發團隊,擁有雄厚資本的Google,碰上了有資金需求和新發展規劃的HTC,自然是直接將一個擁有多年經驗的成熟硬體開發團隊併進Google更具效益。而且相比於Google之前對摩托羅拉移動和智慧溫控器Nest等的併購案,HTC團隊和Google早有多年合作關係,相信也有助於加快度過磨合期。因此就像奧斯特羅今日在記者會上說的:「Google的硬體發展還在初期,這(指併購HTC Pixel研發團隊)可以為我們邁開很大一步。」

補齊硬體研發實力還不夠,Google的下一個挑戰是什麼?

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Pixel去年發表時雖然得到不錯的評價和關注,但出貨卻不太順利
圖/ 截自Google

不過真正要把硬體做好,Google恐怕還得再多跨好幾大步才行。

事實上,從去年Pixel手機發表後,供貨不順和頻頻傳出災情的狀況不難看出,硬體研發不是Google唯一需要補上的洞。畢竟相較於過往Google開發出新功能只要放上網路就可以快速觸及數以億計的終端使用者;硬體則是在研發設計之後,還要經過製造、測試,採購、管理上千、上萬項料件、庫存,以及經營通路和行銷宣傳,最終才能抵達消費者的手上,而且別忘了還有售後服務的工作要做。這無疑是一條相對更長,且對Google也更陌生的一條路。

回想智慧型手機剛起飛的那幾年,HTC的研發設計能力其實相當受到全球市場肯定,但後來因為缺乏掌握關鍵零組件供貨的能力,又比不過別人的行銷宣傳財力,也就逐漸失去市場佔有率。而現在對Google同樣是如此,縱使有能力做到最好的軟硬體整合,設計出頂級手機,但若無法承諾一定規模的出貨量,那零組件業者也會很現實地將對你的供貨排序往後移,更別說新技術生產初期的良率通常比較低、產能也小,那有機會搶先應用的品牌商也就更少了。

Apple iPhone Event
蘋果堪稱是軟硬整合的模範,但靠得絕對不只是研發能力而已

再往後走,還要面臨通路關係、行銷實力,以及售後服務的考驗,才能觸及終端消費者市場,也只有產品到了消費手上,才能真正展現出影響力。但這些環節其實也都不是Google過去擅長的工作。

而且別忘了,Google或許走出了新的一步,但在軟硬整合這條賽道上,Google不是唯一的參賽者,前方已經有遙遙領先的蘋果,周遭則是環繞著微軟、Facebook、Amazon、三星等強敵,各有各的優勢。或許Google會持續併購、挖角,也可能自己重新打底來彌補不足,唯一可以肯定的是,在抵達終點線之前,Google仍然有許多坑洞待跨越。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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