傳潘杰賢為《蘋果新聞網》買家！Paktor創辦人到卸任M17全球CEO，他什麼來頭？|數位時代 BusinessNext

2022.6.8更新

《蘋果新聞網》在宣布，台灣《蘋果》已完成交接。而據傳新買家並非先前所傳的香港商人黃浩，而是由17LIVE創辦人潘杰賢收購。根據《經濟日報》的報導，收購價格為新台幣3億元。

潘杰賢在2013年創立交友軟體Paktor，2017年Paktor與藝人黃立成的直播平台17合併為M17 Entertainment（後更名為17LIVE）。直到2020年8月卸下17LIVE母公司M17全球CEO的位子，隨後仍有許多併購、投資動作。

《數位時代》曾專訪潘杰賢，這篇2020年10月的文章，看懂他一路來的創業生涯。

下為原文章

這是第一次，不是在M17的活動或辦公室中見到潘杰賢。訪問還沒有坐定，潘杰賢便興奮地分享卸任全球CEO後的生活，「現在終於有時間好好健身、陪陪家人。」

今年8月17日，直播平台17 Live母公司M17宣布，將由日本17 LIVE CEO小野裕史接任全球CEO，前全球CEO暨M17共同創辦人潘杰賢卸任，但仍繼續擔任董事長與非執行主席（non-executive chairman）。

回顧潘杰賢的創業生涯，在2013年創立交友軟體Paktor，2017年Paktor與藝人黃立成的直播平台17合併為M17 Entertainment。隨後M17在2018年於紐交所上市失敗，2020年M17宣布將Paktor出售給新加坡投資公司，到今年8月發生了CEO的異動。

接連把起家厝Paktor賣掉，又讓出全球CEO大位，潘杰賢心中是怎麼想的？

步下全球CEO位置，起心動念來自一場冰上釣魚？

「去年底我帶家人去了日本，其中一個行程是冰上釣魚，在2個小時的釣魚時間裡我突然覺得......感覺滿不錯的，我好像不用這麼忙？」潘杰賢說。

聽起來有些唐突，但潘杰賢在行程中聯繫了日本當地的CEO小野裕史，表示未來2周都不想接電話，每天只會辦公1小時，「回來後發現公司沒有垮，一切都很正常，這是我7年來第一次覺得，原來我可以好好休息，就在今年初去了澳洲、英國、土耳其。」

小野裕史則在這段時間內扛下了公司，他在M17已待了3年，從開拓日本市場做起，將17 LIVE做到日本市占第一，成為M17目前最大的營收來源。過去他曾任Cyber Agent Mobile高級董事總經理，又是創投Infinity Ventures的共同創辦人，而該創投也為M17的投資人之一，在有實績、經歷兼具的情況下，自然成為M17屬意的CEO人選。

從1月放假開始，潘杰賢就慢慢把公司的營運，一點一點地轉交到小野裕史手上。但拱手讓出一手建立起的帝國，不會捨不得嗎？「只有一個情況會捨不得，或是不甘心，就是你自己做的不夠好，交棒之後對方把公司做的更好。」潘杰賢透露，現在M17的情況非常好，去年的確為了資金問題需要上市、募資籌錢，但現在M17在10個國家營運，與3萬多位創作者打造每月超過50小時的原創內容，更重要的問題是如何分配資金，確保投資報酬率。

而轉虧為盈的關鍵，潘杰賢認為是多線布局的成果回收，包含日本市場與原先就有的台港市場發力，再加上2019年收購了MeMe直播，拓展了印度等市場。

「而且我又沒有把股票賣掉，只是一個更好的執行者代替了我的位置，所以沒有什麼捨不得。」潘杰賢說。

自認7年來最難克服管理問題，轉換角色著重「non」

而潘杰賢自認與小野裕史最不一樣的地方在哪？他認為是管理風格，「老實講，從0到1、從1到10也許是我擅長的事情，但要從100到1萬，Hiro（小野裕史）的經驗比我豐富太多了。」潘杰賢說。

他也透露了創業7年以來，至今仍沒有辦法克服的管理問題，「在管理上我的確不夠好，直接向我報告的人有15～20人，太多了。而且如果我知道一件事，我做起來比交代下去更快，我就會自己做。或是這件事情15分鐘就能完成，我就沒有辦法理解為什麼要做20分鐘。Hiro在這些事情上做的比我更好，他願意花更多的時間去培養下屬，也是一個好的夥伴、朋友與值得信任的人。」

現在潘杰賢的位置是非執行主席（non-executive chairman），潘杰賢認為重點在於那個「non」，「我的工作就是股東跟公司間的橋梁，確保管理層有達到股東的要求，之所有有個『non』，是為了讓創辦人的身分不會干涉到管理層，讓所有人完全去聽從管理層的指令，之前大哥（黃立成）也是扮演這樣的角色。」

把心血與靈魂交出去，卻仍擁有公司的一部分

潘杰賢形容M17是「我的心血和靈魂，我花了數年時間，犧牲了總總，來擠出時間和精力去打造的」。如今要把這樣的心血交到別人手上，真的不會不捨嗎？他分析道，「舉個例子，我如果工作10年，把M17做到100億的規模，但是每天都很累、10年都不能放假；另一個情況是，Hiro把它做到100億，但是我可以陪陪小孩與家人、做點其他事情，怎麼看都一定選後者。」

潘杰賢強調，「我沒有把公司賣掉，M17終究有一部分是我的。」更重要的可能是這句話。

但另一個「孩子」Paktor呢？潘杰賢非常直接地指出，「跟投資者在聊的時候，你可以直接跟他說M17就是在做直播，如果要解釋Paktor（交友），會讓公司的業務很雜。更直接一點來說，Paktor的業績占比不高，但卻放了200個員工在那邊，對投資人來說這不是一個好的故事，對估值也會有影響。」

未來要做什麼？

「現在，我要花點時間陪陪家人，過去7年的時間，我真的太忙了。」潘杰賢說，「現在也開始看了很多公司，希望轉成投資人的角色。」

至於會不會再次創業？他只笑著說：「我老了，要創業重來太累了，搞些併購也許比較合我的口味。」

從Paktor開始，潘杰賢與M17在5年內就碰觸到紐交所上市的邊緣，雖然以失敗收場，但在小野裕史接手全球CEO後，所有人都期待M17會有新的面貌，甚至重新上市洗刷掉如影隨形的陰影。

對潘杰賢來說，人生也打開了一個全新的篇章，「如果沒有疫情的關係，我現在應該在環遊世界吧。」而不管有沒有在M17的辦公室，潘杰賢的笑容看起來都始終如一。

責任編輯：錢玉紘

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機，立即聯繫博弘雲端專業顧問