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

零點擊只是開始！Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去，消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網，再完成比較與購買；如今，愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示，「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務，下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易，讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

這場變化真正改寫的，不只是流量入口，而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動，品牌未來面對的，可能不再只是「如何吸引消費者」，而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你，廣告下再多都沒用！SEO 下一戰：搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中，第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言：「如果 AI 連第一步都不認識你，那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO（Generative Engine Optimization）：過去企業搶的是搜尋排名，現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源，以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口，iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務，結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊，提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析，到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放，iKala 不只提供數據分析工具，更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略，並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出，品牌不只要「聽人」，也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢，協助品牌發掘潛在商機；Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源，找出內容布局與 GEO 優化方向；Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務，協助品牌媒合合適的 KOL／KOC，規劃內容合作與媒體投放，將市場洞察轉化為實際行銷行動。

對內打通資料，對外洞察市場！程世嘉：老闆要懂 AI，AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變，企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動？程世嘉直指，第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚，再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略，從關鍵場景快速驗證，再逐步擴大；同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊，讓 AI 不只改善內部工作效率，也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇，另一個問題也隨之浮現：AI 真的讀得懂台灣嗎？

對 AI 而言，語言相通，不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識，以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+，便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準，檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力，讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受，而有一套具體的評測依據。

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地，背後其實都回到同一件事：AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說，「先有人才有 AI，因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號，AI 從中學習、理解並影響消費決策，形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口，企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI，更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場，進而掌握新的成長機會。