繼Waymo辭職潮後,DeepMind也想自立門戶遭拒!為何Google旗下公司都想逃走?
繼Waymo辭職潮後,DeepMind也想自立門戶遭拒!為何Google旗下公司都想逃走?

曾打造出聞名全球圍棋AI AlphaGo的DeepMind,與母公司Alphabet的關係似乎正漸趨緊張,多年來不斷爭取更高獨立營運權力的要求,如今傳出被Alphabet給正式回絕。

DeepMind 2010年在英國倫敦成立,主要聚焦在深度學習技術,打造能夠模擬人腦運作的AI,2014年被Google以估計約4億至5億歐元的價格併購。儘管從那時以來,DeepMind的AlphaGo在全球打響名號,也不斷發表領先業界的AI研究成果,但兩者卻一直在營運看法上有著分歧。

從2015年開始,DeepMind便一直向母公司要求、談判,希望能夠爭取到更高的獨立營運權,現在這項要求最終被Alphabet駁回,《華爾街日報》指出,這顯示出Google等科技巨頭試圖加強對AI研究與發展的管控力量。

Google持續加強對DeepMind掌控

DeepMind尋求更高獨立營運權力的理由在於,他們認為強大的AI技術不應該由任何一間公司單獨掌控,因此試圖向母公司請求轉換成類似於非營利組織的營運架構。

作為全球最指標性的AI研究公司,DeepMind對AI技術的倫理道德、負責任與否極其重視,網站上也寫著,若在安全及倫理道德的規範下,AI技術可以幫助社會解決一些最為急迫、根本的科學挑戰。

但對於斥資鉅款收購DeepMind的Google來說,此舉等同將多年投資的心血拱手讓出。不光耗費重金收購這間公司,在AI技術尚無法普及實用的當下,每年的研究花費更是驚人,2019年DeepMind赤字便達到4.77億英鎊。

《經濟學人》曾經披露,從DeepMind被收購以來,與Google之間便不斷就營運獨立性進行角力,並堅持在營運總部留在英國倫敦,而非Google所在的美國。但從Google成立醫療部門,試圖利用AI解決醫療問題時,他們也開始擔憂公司恐怕難以繼續擁有充足的獨立性。

事實上,當時Google便宣佈將DeepMind Health納入Google Health,此舉也導致許多DeepMind員工相繼離職。

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《經濟學人》披露,Google宣佈將DeepMind Health納入Google Health後,一度導致許多員工離職。
圖/ DeepMind

DeepMind過往也對Google能否妥善運用AI技術感到遲疑。儘管收購DeepMind時Google曾宣佈將成立倫理委員會,保證AI技術不會被濫用,但該委員會的性質、管理範疇到參加人選都還不明確。

Google近期在這方面也大舉加快腳步,今年初宣佈DeepMind共同創辦人蘇萊曼(Mustafa Suleyman)將加入倫理委員會;DeepMind也透露執行長伊步拉辛(Lila Ibrahim)將加入倫理委員會。

前陣子Google更表示,計畫在未來幾年內將AI倫理團隊成員人數擴編一倍至200人。「以負責任的態度開發及使用AI,對企業來說非常重要。」Google工程副總裁克羅克(Marian Croak)表示,「如果沒有謹守道德倫理,將會嚴重傷害整個品牌。」

經營理念相左,Waymo多位高管相繼去職

不光DeepMind傳出關係與Google變得更為緊繃,自駕技術公司Waymo更在近期接連傳出離職消息,被認為與Google有著嚴重分歧。從今年2月以來,Waymo已久多達6位高管辭去職務,包括執行長卡拉夫奇克(John Krafcik)、財務長德威爾(Ger Dwyer)等C級主管。

Waymo一直傳出遲遲無法營利、經營理念與母公司相左等問題。儘管Waymo的自駕技術已經屬於業界領導者的地位,但Google仍然不夠滿意,希望能夠加快商業化的腳步。

Waymo
另一間同屬Google旗下的自駕技術公司Waymo,近期多位高管離職,更傳出將向外界大舉募資,甚至可能從Google分拆的消息。

延伸閱讀:Waymo向外部金主招手、傳將從Alphabet分割上市,高層相繼離職引揣測

近期Waymo傳出將繼2020年5月募得7.5億美元後,再次向外界募資,金額預期最多高達40億美元。同時也有Waymo考慮從Google分拆獨立的討論。

多年投資無果似乎已經令Google開始採取不一樣的策略,無論是加強對AI技術的管控,或者對自駕技術商業化的施壓,都顯示出這位科技巨頭不願再慢慢等待旗下公司端出成果。

資料來源:華爾街日報The Verge經濟學人

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #Google #DeepMind
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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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