被稱為貝佐斯的「影子」!從首富手中接下電商帝國,亞馬遜新CEO什麼來頭?
被稱為貝佐斯的「影子」!從首富手中接下電商帝國,亞馬遜新CEO什麼來頭?

即將上任的亞馬遜執行長安迪.賈西(Andy Jassy)在雲端運算領域之外相當低調。但在過去十年裡,賈西可以說是科技產業最重要的人物。

賈西領導的亞馬遜網路服務(AWS)改變了企業購買技術的方式,將運算服務簡化為軟體組件,並提供出租的線上服務。AWS業務最初被甲骨文等企業軟體巨頭所拋棄,而這些公司後來也開始迅速效仿AWS戰略中的一些元素。

亞馬遜在最新的財務報告中表示,現年53歲的賈西將在今年接替傑夫.貝佐斯(Jeff Bezos)擔任公司執行長。亞馬遜也提到,AWS於2020財年第四季的營收為127億美元,全年營收達到500億美元。

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圖/ REUTERS

延伸閱讀:貝佐斯將辭職!亞馬遜營收突破千億、創史上最高後,繼任CEO是誰、還要面臨哪些挑戰?

創投機構Madrona Venture Group董事總經理Matt McIlwain表示,「安迪將第一性原理帶入業務之中,這也是亞馬遜成功的部分關鍵。其擅長深入了解最終客戶,並將業務做得更好。」McIlwain一直密切關注亞馬遜的崛起,他補充說,「 安迪效仿貝佐斯處理問題的方式。這一點非常重要,因為亞馬遜文化中有許多事物是根深蒂固的。

早在2006年AWS推出主要服務之前,賈西就一直負責AWS部門。當時的亞馬遜仍是一家線上零售公司,雲端運算對公司來說並不是主要的營運業務。不過,亞馬遜在創建數位系統和解決技術問題的方面相當擅長,讓貝佐斯、賈西和其他高層有信心,對於讓其他大型企業感到困惑的問題,他們可以想出解決的辦法,

AWS的早期客戶主要為新創企業,亞馬遜透過反覆試錯、悄然打造出這項業務,並將其納入財務報表中一個包羅萬象的類別。亞馬遜在2015年公佈AWS部門營收時,AWS已經逐步取代現有的商業技術服務商。根據Gartner最新的數據估計,截至2019年,亞馬遜在雲端基礎設施、服務領域的市佔率為45%。

在一次業務的重組當中,賈西被任命為AWS執行長,而長期擔任物流和零售高層的傑夫.威爾克(Jeff Wilke)則負責亞馬遜零售部門。當威爾克於去年宣布退休時,賈西顯然成了貝佐斯的接班人。

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圖/ 數位時代資料照片

延伸閱讀:曾被看好是貝佐斯接班人!亞馬遜開朝元老宣佈退休,「狙擊手」接棒上位

賈西先前就讀於哈佛商學院,並在1997年加入亞馬遜。在職業生涯的早期,賈西是貝佐斯的第一位技術顧問,類似於參謀的角色。他會出席所有的高層會議,並依據各類的問題提供建議。

前、現任同事紛紛表示,無論是其個人特質或作為貝佐斯的「影子」,賈西和貝佐斯有著驚人的相似之處,而他也為AWS部門建立起亞馬遜慣有的數據驅動決策方式。眾所皆知,當高層們一旦開始討論與取悅客戶無關的話題時,賈西會干預會議;其做事也相當嚴謹,能回憶起很久以前開會時的小細節。

對於自己所關心的項目,賈西會非常注意細節上的管理,這是他與貝佐斯的另一個共同點。作為將來的執行長,他面臨的挑戰是要如掌握AWS一般,了解消費者和亞馬遜的物流業務。

多年以來,賈西熱衷於社會和慈善事業,他長期支持西雅圖一家協助低收入家庭的學生進入頂尖學校的非營利組織,而這與貝佐斯一意孤行的形象並不相符。隨著「無家可歸」成為西雅圖的棘手問題,賈西悄悄加入了當地市議會,在夜間走訪城市以確定危機的嚴重性。

賈西在紐約市長大,不僅是一位狂熱的體育迷,還擁有西雅圖National Hockey League冰球隊的少數股權。

本文授權轉載自:網易科技
責任編輯:文潔琳

關鍵字: #亞馬遜 #貝佐斯
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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。

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