疫情「新常態」,矽谷創業圈混亂中長出新生機
疫情「新常態」,矽谷創業圈混亂中長出新生機

因工作關係,讓我有機會和矽谷的創業生態系互動。矽谷相較於台灣,有的時候是太過於浮躁與混亂,一波又一波充滿Technology Buzz Word(科技熱門關鍵字),卻也因在混亂之中才有生機,有新的、革命性的技術或概念產生。有幸在矽谷與台灣新創聚落當中遊走的我,才能觀察到面對措手不及的疫情下,矽谷創業生態系成員面臨「新常態」的各種應變和商機。以下提出幾個我印象比較深刻的例子,或許可以提供一些刺激給讀者們,思考更多商業的可能性。

股權群募平台:投出新方向

4月份時美國債權和股權群眾募資平台WeFunder尋找可以協助解決Covid-19風暴的新創公司。他們提供5萬元美金給每一家新創(不佔股份,並且採用矽谷土特產股權簡單協議SAFE來投資),盡其所能的吸引更多新創公司投入各種可能創意的解決方案,這個特殊的計畫金額後來不斷擴大,最後成了每家新創上限投資100萬美金的計畫。

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圖/ wefunder

創投募資:後Covid-19時代的世界

本來以為受疫情衝擊,資本市場運作速度會下降、造成資金的短缺。但各大創投於3、4月開始募資、鎖定解決Covid-19相關主題的時候,證實了網路會議的效率和驚人速度—相較過去需要面對面、通車、旅行才能進行的會議,最多一天只能2到3場。省去了交通時間與旅行成本後,投資人與基金經理人的會議一天可以多達10多場,連換場時間都只需要不到5分鐘。像是Alumni Ventures Group—美國前幾名活躍的創投聯盟—2個月內就完成了Post-Covid-19 fund的750萬美金募資,更投資在遠距工作和醫療相關主題的新創。

加速器:尋找新團隊

500 Startups於5月宣布與日本神戶市合作,設立500 KOBE ACCELERATOR,專門招募兩個大方向的新創團隊:針對疫情的解決方案(遠距醫療、病毒測試、緊急資訊傳遞和虛假資訊偵測、個人衛生、消毒和公衛解決方案、災難個人定位和食物保存和運送科技等主題)和後疫情時代的解決方案(遠距工作和教學、線上活動管理和營運管理、醫療資訊分享和個人隱私保護、健康管理、自動化與感應器等等),最終在8月從全球800多份申請團隊中選出17家,線上集訓8週後於11月初發表。

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圖/ 500-Startups

新創團隊:產出新產品

當所有人都被迫在家工作,線上會議成為常態,解決線上會議的麻煩事就像基礎建設一樣重要。mmhmm是一個獨立第三方的虛擬相機應用,成功與Zoom、Google Meet等主流線上會議平台整合,使用者透過它處理、合成影像,可以虛擬去背、置換場景,能夠崁入簡報、影片、網站、iPhone串流,還有只能在實體會議進行的事,例如兩人同時簡報、兩人同時出現在同一個畫面等等。5月左右才成立的mmhmm,產品還沒有正式上市的情況下,已經成功募得3,100萬美元,估值推測已達一億美元;同時有幾千名封閉測試使用者,以及超過十萬人表示有興趣使用。

浮躁?投機?或許都有一點,但mmhmm確實掌握疫情下線上會議的使用者需求與市場痛點,目標市場明確。

15年前參加YEF的回憶歷歷在目,當時印象最深刻的,就是和隊友、業師激烈辯論各種技術、商機和商業模式,其中學到的一個思考架構是辨識「好問題/壞問題」、「好解法/壞解法」。時代出英雄,每個時代有每個時代需要解決跟面對的課題,而Covid-19現在演變成了全球性的災難,徹底改變了人類的生活方式,這個「大問題」也正好提供了熱情奮進、滿懷奇想而又意識清明的創業者們,替全人類尋找更多可能的「好解法」!

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

(本文由時代基金會授權轉載自其Medium

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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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