「錯了,微軟才是開放的一方!」
「錯了,微軟才是開放的一方!」
2003.04.15 | 人物

整個.Net的構想,是在2000年由比爾‧蓋茲提出來的,規劃了未來10年內微軟的發展策略,把未來賭注下在這個上面,也就是應用程式Web化,將企業所需的應用軟體,直接透過網路,就能彼此整合與互通。這樣的模式,要能滿足各種應用軟體在網路上的需要,一定要有一套產業內都能遵循的規格,不管微軟、IBM、甲骨文或昇陽,都正在合作討論。
微軟與對手競爭的部份,則是誰能在這個規格下,最快開發出最完整的產品,而完整性決定在各種應用軟體間的互通,這也是微軟最大的優勢。與其他廠商相比,他們提供的是自己的平台,然後再由合作夥伴開發應用程式,建在這個平台上,微軟則是在推廣一種架構,不需要平台,每個單獨的應用程式,都能在網路上溝通。
這樣不同的發展策略,也造成發展趨勢上,依資料交換方式的不同,明顯分成兩大集團,分別是微軟倡導的.Net陣營,以及由IBM、甲骨文、昇陽、BEA等廠商組成的Java陣營。.Net架構可利用在各種不同的上網工具上,包括PC、遊戲機、PDA、智慧型手機(Smart Phone)、互動電視等,是一個「共通」的概念,這也是微軟所有產品發展的方向,而Java則是一套程式語言。

企業要的是連結而不是開放

經常有人說,Java是開放的陣營,因為規格是多家廠商共同制定的,但我認為,這是對開放定義的迷思。Java是程式語言不是產品,產品則是在IBM、BEA或是昇陽等各家廠商的平台上開發,彼此不能直接相通,但對企業來說,這會造成問題,企業要的是連結而不是開放,一個企業內有多少套系統?隨著規模越大,數字從個位數到兩位數越來越多,若能在各應用程式間就能資訊交換連結,才是企業最需要的。
未來對企業來說,IT系統的發展會呈現多元化,企業間的資訊往來更是如此,而這也是微軟策略規劃的重點,企業導入e化的步驟,一定是先有流程再有IT,先把營運模式定義好再找合適的軟、硬體,若這些分屬於各系統的產品不能相通,企業要花多少錢在這上面?
微軟的做法,是把.Net架構的程式碼開放出來,讓各種軟體開發廠商有同一個標準,目前在.Net下總共有33種程式語言可共通,其中絕大多數不是微軟的,但不同的程式語言可以開發出各種共通的應用程式,從這角度來看,微軟才是開放的,Java是規格開放,但產品並不開放。
從市場面來看,微軟的最大競爭對手是IBM,因為彼此都有完整的平台,都有實力影響未來軟體產業的發展,但要讓應用程式彼此共通,微軟還是有優勢的。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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