39歲才創業,廣達林百里對新創的3個建議:台灣創投不如國外賭性堅強
39歲才創業,廣達林百里對新創的3個建議:台灣創投不如國外賭性堅強

廣達董事長林百里在39歲才創業,跟梁次震兩人借來10萬元當資本,跌跌撞撞摸索,如今廣達已經是兆元級企業,回想歷程,林百里建議新創人三件事:創業第一天就應該要想到做外銷,台灣資金並不短缺,創投(VC)或許沒有國外VC賭性堅強,只是相對謹慎,第三是創業必須是IOT結合AI,才是對的方向。

國外創投賭性堅強,300家中10家就算成功

梁次震是林百里相識半世紀的好同學,也是創業伙伴,梁次震認為,早期創業政府提供很多補貼補助,但現在都「自廢武功」,對照大陸或其他國家,不只是創投會投入,政府還給很多補助,這是現在台灣跟外國最明顯的對比,若台灣不只是創投投資,政府也投入,能讓事情往良性循環走。

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廣達創辦人林百里(中)與副董事長梁次震(右),兩人創業的第一筆資金是借來的10萬元。
圖/ 王郁倫

林百里創業已經30年,當年因為擔任金寶總經理任內發生工廠大火,林百里負責任的請辭下台,兩手空空跟梁次震一起創廣達,他還記得第一桶金是借來的10萬元。而究竟初期創業有多慘澹?林百里回憶,自己畫的模具圖,工廠師傅看了都放在一邊。

但比照現在的創業環境,林百里說,台灣創業資源雖然跟大國比不夠豐富,但換個角度說,在大國創業,是200~300家公司一起創,裡頭也是水深火熱,這只是小戰場與大戰場的區別。

而新創圈也常認為台灣募資環境跟國外大不同,林百里認為,台灣不是資金短缺,只是投資人比較謹慎,國外VC也許賭性高,在他們眼裡,AI公司投資300家,只要賭到10家成功就夠了,但台灣投資界會要求成功率必須一半以上。

台灣市場比美中小,林百里也說,這確實是天生挑戰,但創業第一天就應該考慮要做外銷。當年創業做計算機,只作內銷,結果兩天賣不到200台就結束了,外貿協會就建議他們:創業第一天就該考慮外銷。

而對現在的創業者,林百里建議:必須有IOT才能創業,後面還必須有AI支援才是對的,透過萬物聯網供應服務,否則硬梆梆的服務根本沒有用。

他舉例:隨身包包丟了,就馬上找到,就是AI,而人臉辨識有AI後應用也將完全不同,甚至未來「AI也可以寫新聞」。

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林百里建議發揮台灣農業技術導入AI。
圖/ 創新拿鐵

越傳統的行業越需要AI,用AI處理自己國家的問題

對於發展AI新創,林百里建議政府應該優先培養「在地實力」,因為AI是服務型行業,若沒有培養屬於台灣特色的AI行業,等於把商機全送給外國廠商,不見得是最好的。

什麼叫做在地實力?林百里建議,台灣可以發展屬於自己的「AI農業」或「AI醫療」。Ai農業用的是台灣自己的天氣、土壤與農夫特色,台灣的醫療,用的是台灣國人的病症、生活環境與DNA,這些AI服務要交給外國人處理是不可能的,這都屬於台灣的社會統計問題,是台灣的問題,所以國家該培養自己的AI團隊,處理自己的問題,是非常重要的。

林百里說,台灣有很強的農業技術,可以更精準,更低成本高效率的生產,甚至是幫農業作氣候變化預測,他表示最近跟交大接觸,發現交大做了很多農業AI,可以提高產量20%,新加坡也成立一個100坪的溫室,產出的蔬菜量竟然佔整個國家5%產能,可以想見未來農業運用AI後將呈現完全不同面貌,

他認為,AI革命是全民的事,應該建立一個國家戰略,全面推動AI,越是傳統的行業,用好的管理方式,就能讓生產素質跟價值有很大的跳躍,AI不是一次改變所有東西,而是一步一步向前推進。

醫療AI上,林百里認為可以做到預防醫學,利用資料案例訓練,讓AI成為超級醫生,未來可以精準的預測疾病的高危險群,影像分析看的比人還精準,幫人做更精密的檢查,並讓治療更個人化。

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林百里建議,台灣應該發展在地的AI醫療,處理台灣人民的疾病問題。
圖/ Shutterstock

AI硬體沒有標準,服務將是社會科學的層次

他認為,AI的發展最終將回歸到社會科學的層次,因為AI將是社會科學的服務,如此規劃才能把AI做好,這不宜從政治議題、科學議題或工業議題下手,若好好用AI,使社會經濟生活更好。

林百里說,現在新的商業模式是思考如何運用AI,廣達本身所有事業也都投入AI,連筆電也要AI,但要了解AI應用才能去發展裝置,AI沒有特定用途、特定運算與儲存,每個客戶喜歡的也不一樣,廣達得從AI的應用著手發展硬體,比方研究AI的Data Center怎麼樣比較好,每家客戶要的都不一樣,沒有標準。

林百里觀察AI市場是碎片化的,醫療、農業、交通跟教育用的都不同,管理方式不同,用的硬體也不同,專業知識更是不簡單,比方推AI醫療,肺部跟心臟科醫生講的領域專門不同。

小孩與機器人
林百里說,現代的小孩子們是AI原住民,跟AI說話可能比跟媽媽說話還多。
圖/ WonderWorkshp提供

小孩將是AI原住民,用AI打官司

他預測AI大時代未來還要走20~30年,明日之星量子電腦也需要AI,AI會是鋪天蓋地的應用,現在全世界最聰明的人都在搞AI,台灣人很聰明,AlphaGo也是台灣人做的,AI是整個國家前進的方向,每個部門都應該動起來,連同衛福部、農業部都應該投入。

他認為教育部自然也不能置身事外,林百里說,現在小孩是「AI原住民」,以前小學的第一天教「烏龜與白兔賽跑」,但現在教育也是用AI,甚至律師在美國,也用AI來找案例打官司,過去很多機器運算成本很貴,現在在科技部主導下,國網中心建立2000個GPU的AI雲端平台,成本不用這麼貴。

這是為什麼林百里如此積極興奮主導找來台灣大哥大及華碩合作爭取標案,林百里說,2~3年前,廣達已經開始作AI伺服器,與雲端客戶一起成長,他發現國外FGAM用這麼多AI伺服器,但台灣卻還沒看見,這讓他很著急,年底這個AI雲終於可以運作,讓他非常興奮:台灣動起來,要作AI運算,AI產業要開始了!

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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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