70歲創業,把61歲被中斷的人生找回來!友達前CEO陳炫彬,攜手宏碁施宣輝成立奧暢雲服務
70歲創業,把61歲被中斷的人生找回來!友達前CEO陳炫彬,攜手宏碁施宣輝成立奧暢雲服務
2020.02.07 | 物聯網

70歲再創業,友達前副董事長暨執行長陳炫彬6日主持新成立不到半年的奧暢雲服務公司(Allxon)記者會,對外宣佈新創公司營運將走向「全世界」、「訂閱式」雲平台服務,針對未來越來越多的AIoT裝置做維運管理軟體服務。

陳炫彬在台灣的科技史上肯定會被寫上一頁,他的科技生涯擁有不平凡經驗,從打造友達成為台灣最大面板廠身為掌管千億營收的鐵血治軍將軍,到成為台灣科技業面對反托拉斯商戰中,第一波在美服刑2,343天的高階主管,都讓他返台再創業之舉不可能低調。

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Allxon奧暢雲與合作夥伴啟動儀式
圖/ 奧暢雲

70歲拼創業!陳炫彬、熊暉都投入新創

「陳炫彬攜奧暢雲重回台灣ICT產業」——奧創雲發出的媒體新聞稿上,這幾個字也最先大落落地放在標題上。

「熊暉(友達前執行副總)也在創業阿!他成立八維智能(AI新創),我擔任董事。」陳炫彬跟熊暉2017年返台,兩人一前一後都選擇再創業,似乎是要接續當年61歲因成為囚徒而被迫中斷的科技人生。

陳炫彬除將奧暢雲當成創業重心,也擔任仁寶集團投資的手持式超音波設計及製造新創「奔騰智慧生醫」董事,顯然對新技術新應用都懷抱熱情。

「我們現在創業方向很清楚,且投資都沒有這麼大,所以風險都能承擔的,我並不擔心,會一步一步做,也不會想很快做很大,但兩個重點:營運模式跟計價方式要講清楚,可能是授權或訂閱制,一開始的開發軟體串接費用(NRE)也會收。」陳炫彬說。

「我的觀念是分潤,過去硬體概念是客戶(價格)一直砍,現在不會了!未來營運是要共創雙贏,你我都要有利潤。」陳炫彬說。

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Allxon奧暢雲共同創辦人施宣輝持有一席監察人席次。
圖/ 奧暢雲

有過去的面板經營經驗,陳炫彬在新事業上專注軟體服務,他認為跟硬體相較起來,兩者差別在於:過去硬體投資是大資金,以億為單位,但SaaS產業的投資在腦袋、在人的智慧,所以公司不必上千人上萬人,他的理想規模是組最高不超過50人的精英團隊,在技術服務跟產品開發上,奧暢雲員工是扮演整合者,整合外部的人一起雙贏。

奧創雲團隊從宏碁分出,iGware技術影子深

奧暢雲公司(Allxon)成立於2019年10月,實收資本額新台幣1,260萬元,核心業務是雲端開放設備管理平台,主要股東包括奧暢雲董事長陳炫彬、執行長劉厚儀、宏碁董事施宣輝(共同創辦人)。

奧暢雲現在團隊10人,事實上,陳炫彬的創業跟宏碁密不可分,宏碁董事施宣輝透露,奧暢雲是由部門旗下宏碁BYOC自建雲團隊智慧產品部分員工獨立出來創業,奧暢雲總經理劉厚儀也就是來自宏碁此團隊。目前在宏碁,也還有約10-15人跟奧暢雲團隊緊密合作。

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而宏碁過去百億併購的PaaS團隊iGware,因為曾替任天堂管理上億海外客戶連線服務,後台管理技術給奧暢雲團隊很多經驗傳承,「我們(奧暢雲跟宏碁)將來會合作開發,適當時間,這些基於iGware的技術支援會轉換為宏碁對奧暢雲的技術股權,我預估宏碁持股約會在20%上下。」陳炫彬說,另外今年底至2021年初奧暢雲會辦理一次融資,宏碁智融也很可能會投資。

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總經理劉厚儀背景來自宏碁、研華

奧暢雲6日也宣佈,會與宇瞻科技、圓剛、建碁及三泰科技等軟硬體業者合作,鎖定包括系統整合商(SI)、維運管理商(MSP)、獨立軟硬體商(ISV/IHV)等AIoT應用生態系中的企業客戶服務。

奧創雲 劉厚儀
奧創雲總經理劉厚儀來自宏碁
圖/ 王郁倫攝影

劉厚儀說,維運是客戶最大成本來源,跟設備第一次投資購買費用相比,兩者大概是9:1的巨大落差,客戶更關心降低維運成本,其次奧暢雲同時支援Windows、Android及Linux等不同作業系統平台,可以幫客戶快速部署硬體,不必一台一台設定,並7天24小時全天候提供遠端監控服務,粗估至少能替客戶節省3成成本。

在公司5個月,已經有10家合作客戶下,陳炫彬說,由於AIoT產業有很多垂直領域應用機會,比方智慧醫療或工業控制產業,十分碎片化,所以奧創雲會十分聚焦。

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責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #宏碁 #施宣輝
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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