人工智慧與數據變現實例，「現在」就是布局最好的時機點|數位時代 BusinessNext

人工智慧與數據變現實例，「現在」就是布局最好的時機點

由《數位時代》舉辦的未來商務產業沙龍，藉由企業與新創的實務案例與觀察，切入了兩個企業最關心的領域「人工智慧」與「數據變現」。

人工智慧（AI）不是 buzzword，而是已經能夠落地應用的重要趨勢。國際研究暨顧問機構 Gartner 所公布的十大物聯網策略技術趨勢中，引領 2018 至 2023 年企業數位創新的技術，即為人工智慧。

每一間企業都已經知道人工智慧的重要性，甚至也開始著手蒐集大量的數據，卻仍有企業不知如何佈局，仍在嘗試挖掘數據背後的金礦，找尋人工智慧應用的方式，及尋覓各種商業模式的可能性。

現在儘管已經有實際應用，人工智慧仍在相當初期的發展階段。站在先行者的肩膀上，減少誤區、降低企業試錯成本是極為重要的捷徑。再慢，先行者將拉開一段難以追趕上的鴻溝。2019 年的未來商務產業沙龍就專注在「人工智慧與數據變現」，是所有想在數位轉型浪潮中獲得領先的企業，應關注的重大議題。

現在，就是企業投入 AI 領域的時機點

嘉利科技董事長班鐵翊引用麻省理工學院物理學教授 Max Tegmark 的書《Life 3.0：人工智慧時代，人類的蛻變與重生》作為開場。

書中提到：「人工智慧的發展比氣候變化問題更為迫切。」班鐵翊認為企業應該「主動」面對人工智慧。全球人工智慧的成功案例並不能說完全成熟，「現在是企業投資學習的時機。」若錯過這個時間點，企業將永遠落後於他人。

而人工智慧也不專屬於大企業的專利，在數位轉型浪潮中必須靈活且善用科技工具，剛好是創業者與中小企業莫大的機會。

AI 轉型的實際應用

初期投入 AI 領域發展的企業不可能一帆風順，精誠資訊副總經理蕭維鈞分享了過去精誠資訊開發的產品，提供更多人工智慧實際應用的案例。

第一是人臉辨識 AI 的相關應用，能夠部署於零售商店中用以分析消費者輪廓、性別、動線軌跡，「但沒人買單，」蕭維鈞笑著說，「因為老闆們太精明，投資都希望能夠看到直接的回報。」但他仍認為人臉識別是極具潛力的領域，另一個應用場景為智慧大樓，用於企業內部的門禁與考勤，已經有正式落地的案例。

第二則是品牌客服機器人，因為人機交互體驗透個人工智慧的賦能越來越聰明，足以識別用戶的意圖，甚至情感。應用的未來很廣泛──社群軟體或者是日漸普及的智慧音箱。

第三則是機器人服務，蕭維鈞也坦承目前機器人功能還沒到「甜蜜點」，較常見於輔助人力與重複性高的工作，但可愛、好玩仍是一大賣點。最後，蕭維鈞提醒，AI 轉型關鍵之一，在於創新服務設計，也是企業應該關注的重點。

靠 AI 提升電商轉換率

「資料就像是一堆食材，資料科學就是廚師，透過機器學習處理這些食材，人工智慧就是這些菜餚，完美發揮食材價值。」創業家兄弟的技術長李彥寬說。

成立於 2012 年的創業家兄弟，目前一年營業規模高達 50 億，在 2017 年成立資料團隊，李彥寬用一路走來的心路歷程，分享他們如何從零開始打造屬於電商的人工智慧。

創業家兄弟第一個應用人工智慧的案例，是他們嘗試透過名字預測消費者的性別。為的是降低消費者填寫資料時的跳出率，確立目標後，便開始建立模型並不斷優化。後來的識別準確度高達 9 成，隨著資料量越大也越來越精準。

「首頁排序與推薦系統」則是另外一個案例，蒐集消費者對於版位點擊與購買的轉換率進行優化。「一開始於營收占比只有 5%，現在則達到 35%，仍穩定成長中。」李彥寬說。

創業家兄弟導入人工智慧流程，李彥寬將其系統化成五個步驟：蒐集資料、驗證資料的正確性、分析、實作與整合、評估，「確定所有關鍵數據被正確地收集，持續發想呼應目標的關鍵特徵。」李彥寬說。

新創如何應用數據槓桿出潛力商機？

透視數據有限公司（以下簡稱 PicSee）是一家提供短網址服務的新創。他們緊抓著數據為核心，如創辦人方選所說，能夠讓短網址從「藥膏變成藍波刀」：從小工具搖身一變，成為行銷人強大的武器。

PicSee 的短網址除了能夠為品牌客製化，打造專屬的品牌網域、自訂網址文字內容外，最重要的功能是結合追蹤碼，一窺使用者後續的瀏覽行為，並匯出受眾清單。方選認為這可以做兩件重要的事情：理解受眾輪廓，洞察客戶；並對這些人重新投放廣告（retargeting）。

「社群規則一直在變，但人性不會變，可以從中理解規則。」方選說。

除此之外，目前台灣前 50 名的 YouTuber 有 80% 使用 PicSee；越南也有許多百萬級的 YouTuber 使用。透過 PicSee 能夠交換「大家的觀眾都在看什麼」的資料。「交換價值，才能創造一加一大於二的效果。」方選說。

另一家新創則是打造聊天機器人平台的邦妮科技（以下簡稱 BotBonnie）。在聊天機器人蓬勃發展這兩年，BotBonnie 服務過台灣奧迪、ASUS、誠品、台灣啤酒、誠品、華研國際等大品牌，創辦人羅建凱直接點出所有人心中的疑問：「到底大家都想要什麼數據？」

羅建凱認為，根據聊天機器人的類型不同，有三種不同的數據需求，大致上可以整理為下表。

「聊天機器人是新的渠道，是新的戰場。」羅建凱說，而只有精準地收集數據，才有邁向下一步的可能。

本次未來商務產業沙龍，不只討論人工智慧的趨勢未來，更實際將應用帶入現場，作酷品體驗。台灣獵豹商務總監呂偉強表示，小豹翻譯棒即是運用 AI 技術，排除過往大眾對於翻譯機的痛點，瞄準旅遊、商用商機。

從人工智慧的想像開始，到台灣企業實際案例的應用，最後則是一窺新創玩轉數據的方式。《數位時代》嘗試將數位轉型的痛點與關鍵知識與社群分享，因為這些 know-how 將成為企業數位變革的最強加速器。

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。

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。