從共享經濟到人工智慧,專訪WritePath雲翻譯共同創辦人金超群
從共享經濟到人工智慧,專訪WritePath雲翻譯共同創辦人金超群

隨著投入AI領域人才、資金增加,與科技巨頭Google、Amazon不斷釋出相關資源,過去幾年以AI作為創業項目的門檻愈發降低,AI新創如同雨後春筍般一家又一家出現。但要成功並不容易,找不到合適商轉機會是許多AI新創面臨最大難題。

與其他一登場就喊AI的新創不同,成立於2013年的WritePath雲翻譯(寫意達科技)最初只是共享經濟平台,採用群眾外包的方式網羅上萬名譯者,媒合供需雙方提供多國語言翻譯服務。為了賦予專業翻譯更高價值,2015年開始團隊投入機器學習技術,開發自動化翻譯平台,藉由機器協助解決大量重複性質的翻譯工作。

2017 年,WritePath開始轉虧為盈,2018 年有望再破新高,談起持續成長關鍵,共同創辦人金超群說關鍵就在他們的自動化翻譯平台

自動化處理高達七成內容的翻譯平台

WritePath自動化翻譯平台是由德國籍共同創辦人暨技術長Stefan Schneider帶領開發的產品,目前由前雅虎技術主管Cash帶領的國際化工程團隊持續精進改良,背後主要以翻譯記憶(Translation Memory)及類神經網路(Neural Network)兩大技術支撐。前者針對大量語句進行類比、分析、儲存、再利用,在機器接受大量資料訓練後,能自動針對特定情況做出反應,讓有重複性質的翻譯工作可以快速完成;後者則是賦予機器學習能力,在接收到待翻內容後能自主思考翻譯。

WritePath主要針對有財經報告跨境電商產品敘述ESG(Environmental, social and corporate governance)報告翻譯需求的客戶提供中翻英服務,這些類型文件因為格式或是所需翻譯內容相對類似,機器越訓練就越提升效能,發展至今已能自動化處理約七成的內容,剩下部分則由專業翻譯團隊接手。

隨著迭代,與Google翻譯出被動式為主的語句相比,WritePath翻出的主動式語句更像真人翻譯也更加精準,不過金超群說團隊仍在努力當中並持續與學界交流改良產品,如何將「自然語言切詞」做得更好並使機器在判讀長句時能更加聰明是他們接下來的目標。

不怕科技巨頭 專注提升細分領域服務品質

「那麼多人喊AI,但其實很多公司找不到應用場景,我們不同的地方在於,是反過來先找到市場剛需,才尋找、投入相關技術開發自動化翻譯平台來解決問題。」金超群說。

除了財經報告翻譯需求,近年來由於全球興起企業社會責任觀念,政府規定超過一定資本額公司需要製作ESG報告,許多投資機構投資前也會檢視公司是否合乎環境標準,因此企業對於ESG報告翻譯需求也大幅成長,如在道瓊永續指數(DJSI)入選的台達電、台灣大哥大都是WritePath協助製作翻譯報告的客戶。

編按:成立於1999年,道瓊永續指數(DJSI)為全球第一個追蹤頂尖企業的社會責任指數,多年來不斷分析各大國際知名企業在環境、經濟與社會等永續發展面向的表現。每年9月定期公開發表,是現今國際間最具公信力的企業永續評比工具之一,為全球投資機構之重要參考指標。

雖然市場需求持續增加是原因之一,但金超群認為WritePath能持續成長關鍵主要在於他們持續改良產品提供好服務,進而使客戶紛找上門引起群聚效應

「2017年我們約處理50家上市公司財經報告,但2018年還沒結束我們已經突破100家,因為提供越來越好的翻譯服務,所以企業間都會彼此介紹,就有企業前年使用我們服務、去年因為價格選擇別的公司,但今年又跑回來找我們,原因是因為我們品質比較好。」金超群說。

許多新創會擔心科技巨頭投注鉅資切入與自己相同的領域,金超群會害怕遇到類似情況嗎?對此,他表示科技巨頭若想踏入除了要先理解財經產業外,還需要解決缺乏精準財經雙語語料庫問題,因為WritePath鎖定的財經領域相對垂直、專業,並非一時半刻就能追上,所以他不會太擔心

未來目標:布局世界各大金融之都、提升機器翻譯能力

在台灣市場逐漸站穩之後,WritePath鎖定的下一個市場是同為繁體中文環境、且具有大量英語財經報告需求的香港,並預計在今年年底於香港成立子公司招募當地業務團隊,無論是併購或是IPO,投資銀行所需各種財經文件都會是他們主要鎖定目標。

香港之外,團隊也正觀望其他市場,挑選原則以財經領域為主,世界幾大金融之都如倫敦、法蘭克福、紐約、東京等是優先考慮目標。金超群說他們目標除了滿足這些市場對財經報告的高度需求外,也希望藉此發展除了中翻英,機器在其他語言間的翻譯能力。

WritePath共同創辦人金超群
金超群希望未來WritePath能成為一間從新創到上市公司都值得相信的強大語言服務後盾。
圖/ 蔡仁譯攝影

從創業初始提供個人留學文件快速英修,到如今滿足各大企業專業財經報告翻譯,WritePath仍扎實地成長著。作為領導者,金超群對公司未來的想像是什麼?他說他希望未來公司能成為一間從新創到上市公司都值得相信的強大語言服務後盾

本文授權轉載自:創業小聚

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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