連Google都投資的中國AI獨角獸——出門問問在台成軍,這步棋怎麼下?
連Google都投資的中國AI獨角獸——出門問問在台成軍,這步棋怎麼下?

今年6月,台灣終於等到了第一款屬於自己的智慧音箱——遠傳電信推出的「遠傳問問」。其中最關鍵的核心角色,莫過於住在音箱裡名為「愛講」的語音助理了,是由中國AI(人工智慧)獨角獸公司「出門問問Mobvoi」一手打造。

這是第一次,出門問問開始被台灣民眾所知曉,也是出門問問創辦人兼CEO李志飛,在台灣布局的第一步。而推出半年後,遠傳電信執行副總經理尹德洋也首次透露了成績:已賣出超過2萬台。

緊接著,出門問問在4日正式宣布落地台灣,不僅帶了三款自家產品一同「進場」,還要做像遠傳這樣B2B的生意,目標成為台灣第一AI科技公司。

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遠傳電信推出的智慧音箱「遠傳問問」,是和出門問問共同推出。
圖/ 遠傳

一間AI語音公司,前後獲得6輪募資

在了解出門問問在台灣的布局策略前,得先知道這間公司究竟在做些什麼。

「我們公司的英文名字叫做Mobvoi,代表Mobile Voice(行動語音),從成立的第一天起,這一間公司做的事就是在各種行動場景下,以『語音交互』為核心來發展。」李志飛在記者會一開場,便把公司定位說清楚。

簡單來說,出門問問的AI主攻在「語音」領域,如同Google的智慧音箱Google Home進行任何操作離不開Googel助理一樣,出門問問做的也是一樣的「語音一站式」服務,包括了語音辨識、自然語言理解、熱詞喚醒、垂直搜尋、智慧推薦、語音合成,都可以與各種裝置、服務連結,一氣呵成。

「公司成立的前四年,主要業務在B2C,而最近一年花了很多精力在B2B客戶身上。」從2012年成立起,李志飛就認為「語音」勢必是未來下一個人機介面,但更重要的是有什麼「場景」可以應用,於是他鎖定在「裝置」上,開始自己生產設計把AI軟體和硬體結合的裝置,如智慧手錶、無線耳機、智慧音箱,甚至是車載系統。

直到今年,才把「場景」再延伸到各企業的服務上,做起B2B的生意,與遠傳電信合作就是一個典型的例子。

而歷經六年,出門問問在全球共計有10間辦公室、約800多名員工,其中約60%以上都是研發人員,前前後後已經獲得六輪投資、金額達2.55億美元,其中的投資者之一有Google,還有紅衫資本、福斯汽車集團等。

身上有著Google基因,打造中國版Google助理

為何這一間公司吸引這麼多巨頭的目光?得從「硬實力」說起。

李志飛和出門問問技術長雷欣,曾經都是Google總部科學家,只是當時一人負責機器學習翻譯、一人負責離線語言,而工程副總裁黃美玉則曾是微軟首席自然語言處理科學家,強大的技術團隊,已經為AI研發打下穩固的基礎。

出門問問
出門問問技術長雷欣(左)、CEO李志飛(中)、工程副總裁黃美玉(右),三人都擁有深厚的AI技術背景。
圖/ 唐子晴/攝影

這讓李志飛和「前東家」,發展出讓公司價值再升一階的關係。由於目前中國並不支援Google助理,Android陣營的手機廠商,在中國販售的手機裡都有自家的語音助理,但在智慧穿戴的Wear OS系統中,出門問問打造的語音助理「小問」卻成為了「中國版Google助理」,是Google指定要提供給Wear OS的中文語音助理。

台灣20人團隊,97坪辦公室盼明年擴編三倍

把焦點拉回台灣。

「我們在內湖的辦公室有97坪(笑),但在台灣AI、演算法人才確實不好找,花的時間得比其他國家更長,預計在現有20人的團隊基礎上,一年後要擴編至50到60人。」出門問問台灣總經理黃仁宏說道,出門問問台灣團隊約從今年六月開始籌備,一個半月前正式成軍,終極目標是要成為台灣第一的AI科技公司。

事實上,李志飛透露,除了中國、美國,台灣是第三個精心策劃建立「在地團隊」的市場,在台灣提供的服務無疑也分為B2B和B2C兩大類型,但一切都圍繞著「本土化」。

像是語音模型要台灣本土風,要聽得懂台灣國語、講話得有台灣味,例如遠傳的「愛講」就是很好的例子,像是用戶說出「柯P」,這種只有台灣人懂的詞,會自動被轉成「柯文哲」;另一點在地化,在於無論是自家產品,還是客戶的產品,希望都可以建立起產品的在地服務生態系。

出門問問
出門問問在台灣的終極目標,是成為台灣第一AI科技公司。
圖/ 唐子晴/攝影

讓人不禁產生疑問——台灣人口僅約2300萬人,為何要如此大費周章,進駐這一塊看似不大的市場?

「AI是要讓現有行業體驗更好,這就得看現有的體驗是否做得夠好、民眾消費能力有沒有達到一定水準,這些台灣都有了。」李志飛道出原因。

此外,出門問問還看到幾個「潛力點」,像是台灣智慧型手機滲透率非常高、達70.4%,排名亞洲第三;且歸功於電信業者推出的網路吃到飽方案,台灣的行動數據使用量也非常高,平均每張SIM卡每月行動數據下載量達10.7GB,更位居亞洲第一,這麼大的使用量,讓出門問問判定台灣對人機交互的需求肯定相當龐大。

黃仁宏透露,目前已經有保險、金融、電信、車等企業客戶都已經在洽談中,2019年就可以看有合作服務、合作產品推出。

在地化很重要,出門問問、獵豹、Google都在做

「未來在台灣的智慧音箱會越來越多,但有幾個是真的願意把團隊帶進來?願意在台灣扎根、把技術帶上來?我們真的是抱著很大的決心。」工程副總裁黃美玉表示,在台灣團隊還未正式成立之前是她負責遠傳的「愛講」,由於自己是台灣人,當時透過演算法優化,來做到「台灣味」這件事。但她希望,現在可以把新一代的年輕人叫進來,把技術留在台灣,面對AI人才缺稀的狀況,未來計劃可以跟台灣有AI師資的學校建立合作關係,例如台大、清華、交通大學等等。

而每一家在做語音助理的公司,似乎都覺得「本土化」很重要,夠本土,使用體驗才更好。例如Google,也是在Google助理推出兩年後,搜集夠多資料、做了夠多機器學習,才敢在今年10月推出「台灣中文版」的Google助理。

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小豹AI音箱,雖然其語音採用自家的獵戶語音OS系統、原生中國,但七月在台灣推出時,就有專門在地RD小組支援研發、調整。
圖/ 獵豹

而獵豹移動七月在台推出的「小豹AI音箱」,搭載的是自家獵戶語音OS系統,在中國市占率約30%,小米智慧音箱、音頻網站喜馬拉雅採用的都是該系統,累積的也都是中國的數據資料。

但從一開始,獵豹移動就和台灣雪豹合作,在台灣市場的技術開發上,雪豹會有專屬台灣的小團隊支援,除了建立台灣人常用的發音詞典外,也會更新台灣網路搜尋熱詞,將熱門詞彙訓練至獵戶語音系統中,同時也會訓練一些專有名詞,譬如股票名稱:大立光、台積電等。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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