看準企業AI技術痛點，開發者與創業家老兵創立InfuseAI聯手打造新工具|數位時代 BusinessNext

看準企業AI技術痛點，開發者與創業家老兵創立InfuseAI聯手打造新工具

InfuseAI 提供企業單位一套輕鬆入手 AI 開發環境，讓使用者省略安裝過程、同時可支援多種最新軟硬體規格，可有效管理數據、控管運算資源與資料集，並具備可擴充性。

人工智慧時代來臨，看準企業對打造AI工作環境的需求愈趨增加，新創團隊 InfuseAI 提供易入門軟體解決方案，降低企業導入AI/ML技術門檻，無需繁複、枯燥的安裝過程，就能應用人工智慧技術、滿足所需應用。

鎖定企業投入領域痛點提供環境基礎建設服務

InfuseAI執行長暨共同創辦人高嘉良，是台灣知名自由軟體程式設計師，除了開發Xcin輸入法之外，同時也是控制系統SVK的創始人。擁有豐富創業及程式設計經驗的他，鑽研技術外也積極推動台灣Open Source社群；在近年來希望能以科技促成民間與政府良性交流，推動自由與民主持續進展的零時政府g0v社群暱稱為高村長的他，與眾多夥伴花費大量心力，結合國內外公民科技技術社群力量。

由於長年鑽研技術領域，高嘉良觀察到，這兩年想投入AI的企業越來越多，但卻常因錯放資源或執行不當策略策略，導致成效有限。於是，他攜手另一位曾創立知名售票網站KKTIX(現已被KKBOX收購)、擁有一流Ruby on Rails技術的營運長暨共同創辦人薛良斌，成立 InfuseAI。

「當你依序安裝A、B、C解決方案，結果發現最好的方法是D，這是目前企業跨入AI領域最常遇到的問題。」薛良斌提到，在市場上，一間公司想要投入AI領域，常認為購買所費不貲的機器、高薪聘請資料科學家，就能搞定所有事情，但在運作後才發現，技術專家擅長領域有限，想純靠人力擺平一切是不可能的事情。有鑑於此，從這項痛點切入，他們提供企業可快速建立機器學習環境的基礎建設服務，以解決中間技術落差。

降低門檻輔助企業技術人員快速打造機器學習環境

但如何降低企業打造AI環境門檻？InfuseAI推出PrimeHub機器學習平台，使用者運用平台內的各式基本化模組，就能快速打造一體化機器學習環境。除了模組工具，平台也依照用戶需求打造客製化服務，六大解決方案包括：

快速開啟Jupyer Notebook環境
Jupyer Notebook是一個介於整合開發環境(Integrated Develop Environment，IDE)及編輯器(Editor)之間的編碼工具，使用者無需自行安裝軟體，便可直接透過Jupyer Notebook工具撰寫程式。此工具有利於研究室及教學現場，能容易地將研究數據和結果以視覺化圖表、線性回歸等方式呈現。
多種硬體規格及深度學習框架供選擇
使用者不必再自己組裝硬體、下載軟體，省去費力、耗時過程，PrimeHub支援多種主流深度學習框架，包括提供Docker Image管理環境設定及其他客製化選項，技術人員可選擇最符合需求的方式建構企業機器學習環境。
更有效管理數據、避免資料缺漏
在機器學習領域，資料集(dataset)包含大量圖片、文字影音檔，因此在共用、分享時，時常產生檔案缺漏、變動或損壞等問題，為解決此問題，PrimeHub支援管理者建立、上傳資料集，以類似「唯獨檔案夾」形式開放專家下載，除非管理者下放權限，否則不可變更內容，藉此確保檔案存取統一。這項功能可協助企業更有效地管理大量資料集，並確保機器學習指向相同結果。
輕鬆與內外部協作者共享資訊
PrimeHub為降低使用者進入的門檻，串接了其他網路服務帳號系統，如LDAP、AD、Google等，讓使用者可使用原帳號登入協作。同時，管理者能自訂使用者權限、增加訪客帳號、設置到期時間和可觸及資料等。
配額控管硬體資源
系統運作理想狀態是一台機器專心處理一項專案，但實際上常是一機多用。資源分佈不均情況下，不僅浪費時間也使專案延宕。PrimeHub透過調度，將硬體資源分配給不同專案，例如：一家公司共有20顆GPU和其他CPU等容量設備，平台可設定其中A組使用10個、B組使用10個、有多餘資源時再給C組，減少資源浪費、成效不彰等問題。
具有高擴充性、高可用性及高服務可靠度
除上述支援與服務外，PrimeHub也提供分析圖表，並建有自動故障排除、分散式資料儲存等機制。企業可在軟體中設定可用性及擴充性，升級系統版本時，也能停止某幾個伺服器、只維持特定一個持續運作，使作業不會中斷，資源可以妥善分配、使用。

持續打磨產品拉高與其他競爭廠商區隔

InfuseAI主要商業模式為B2B，將PrimeHub軟體及服務賣給握有資料、具硬體設備、想打造機器學習環境的企業及單位。薛良斌說：「即便相關開源工具越來越多，但企業還是有客製化需求，如何讓動手步驟愈趨簡單、快速，就是InfuseAI想做的事。」同時，針對尚未擁有硬體、卻也想跨足AI領域的潛在客群，團隊計畫未來與硬體廠商合作，藉由軟硬整合拓展客源、滿足更多企業需求，並藉此與純提供SaaS服務的競爭對手做出區隔。

目前，他們主要面向金融、教育產業，台灣人工智慧學校就是他們其中一個客戶。短期內他們會先在台灣爭取更多傳統產業、學術研究及教育機構客戶，等基礎打穩後再進一步前進全球，藉由參與國際大型技術論壇、開發者活動等，積極爭取曝光，打造跨國軟體供應企業。

創業快問快答

Q：長遠來看，公司想成為一家何種類型的公司？
軟體服務公司。下一步目標是增加國際曝光，並且提供平台讓國外用戶便於試用。

Q：創業，教會了你哪些事？簡單分享創業至今以來的心得感想？
除了公司要做什麼之外，也要決定公司不做什麼。

公司資料

公司名稱：工合有限公司/InfuseAI Inc.
成立時間：2018/6/26
服務名稱：PrimeHub
上線時間：2018/6/26
團隊人數：7
官方網站｜Facebook｜MeetHub

本文授權轉載自：創業小聚

不只SEO，還要GEO！企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期，新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說，若AI是一場棒球賽，目前僅走到第三局。這意味著，只要企業採用率持續攀升，尚且毋需擔憂AI泡沫化；反之，AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過，程世嘉也提出「智慧通膨」的現象，他表示：「各大廠不斷推出新模型，資本支出也不斷提升，但使用成本並沒有因此下降，因為算力供不應求；不過長期來看，成本曲線一定會往下走，未來AI智慧會像水龍頭一樣，打開就有。」

隨著AI逐步普及，使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調，搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO，更需布局GEO（生成式引擎優化），提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異，及早掌握規則者，才能在新流量分配中卡位。

迎戰Business-to-Agent，如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利，關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症，大家都很急著導入AI工具，但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為，AI專案應如培訓新進員工，結合商業策略與數據資產雙向評估，才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎，企業的AI就會是空中樓閣。」他強調，雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud，看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本；而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus，定位為策略中樞與營運大腦，即立基於此。

然而，架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出，全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型，關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此，企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace，構成Google所主張的「代理型工作轉型」（Agentic Workplace Transformation，AWT）主軸，讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理，並恪守數據主權歸屬企業的原則，讓企業級AI能真正發揮效益。

當企業打穩內部地基，外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次，近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出，「B2A」（Business to Agent）的時代來臨，當AI代理主導決策時，看重的是API串接流暢度與數據結構化程度，企業必須從爭取「被看見」的SEO排名，走向爭取「被推薦」的AI清單，並進一步走向「被選擇」。其中，信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

從洞察到執行，iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地，關鍵在於底層數據是否可信。對此，iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構，正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境，品牌需要建立的，是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢，代表品牌對人的理解；Kuroma則從AI搜尋視角，分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現，代表對AI的理解；兩者合力，讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台，將洞察轉化為具體行銷執行，使每一次決策都能以數據驅動、持續優化，協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

最後，在論壇壓軸的高峰對談中，程世嘉強調，當前正是典範轉移的關鍵時機，如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利；他認為，這同樣是企業重生的契機，提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其，AI轉型已非單機運作所能達成，企業應優先建立基礎建設與治理架構；當自身能力有限，也須慎選合作夥伴、借助外部資源，並在安全可信任的前提下，實現共同成長。