eBay創辦人初心是幫老婆賣東西！如何抓住機會、打造年賺102億美元的拍賣龍頭？|數位時代 BusinessNext

最初只想幫老婆賣東西！eBay創辦人如何抓住機會、打造年賺102億美元的拍賣龍頭？

eBay是眾所皆知的拍賣網站，2020年做出年收入102億美元的好成績，這樣知名的企業，當初創立的靈感為何？又是如何走到今日的龍頭地位？

始於興趣，勇於試驗，然後抓準時機！

eBay創辦人皮埃爾在年幼時期就對電腦編程充滿了興趣，他曾經翹課自學電腦，也幫助學校設計列印借書證的程式。1988年他畢業於塔夫茲大學(Tufts University)的電腦科學系，開始為Apple Macintosh編寫管理內建資料的程式，1991年他和三個好友一同創立了Ink Development，為筆式電腦編程，後來改名為eShop，因為表現良好而被微軟收購。

1995年，他幫當時的女友（現在的老婆）在自行架設的拍賣網站Auction Web上交易蓄電池，之後網站持續經營並且大受歡迎，當時第一個拍賣成功的商品是一隻損壞的雷射筆（皮埃爾還特地向買主確認購買動機），對於出售的商品皮埃爾不做任何保證，也不負責解決糾紛。96年業務擴大，開始線上販售機票和相關產品，光是當年年底每天就有80萬場拍賣舉行，1997年Auction Web正式更名為eBay。

嗜好成為生財工具，提供相似興趣者交流的平台

「我從來沒想過有一天我會創辦一家成功的公司，我只是被有趣的科技工作所驅動。」皮埃爾完全沒想到在創立拍賣網站的短短五個月內，他的業餘愛好居然變成了一個價值30億美元、擁有200萬訂閱者的網路企業。更名eBay之後，隨著流量變大重新架站，並且開始向賣方收取上架費用和得標後的佣金。

皮埃爾在經營eBay的過程中發掘，拍賣網站的成功之道在於人們渴望與志同道合的人建立關係。平台的成功讓皮埃爾致力於經營eBay的社群和技術，97年6月eBay以22%的公司股份為交換條件，向Benchmark Capital募得了2千2百萬美金，並且聘請孩之寶玩具公司(Hasbro)的高管瑪格麗特．惠特漢(Margaret Whitham)擔任CEO。1998年，eBay正式上市。

成功不忘關注公益，催生新媒體事業

2020年，eBay的年度淨收入來到了102億7千1百萬美金，員工數來到了1萬3千3百人，皮埃爾在2020年因應公司內部改革離開了eBay的董事會，但他仍舊擔任名譽董事，活躍於公司內部。電商事業的成功讓皮埃爾也回饋社會，1998年他和妻子共同成立了奧米迪亞基金會，支持各種社會事業，像是人權、縮貧和救災基金。

皮埃爾一直以來也是新聞自由的堅定支持者。2010年Honolulu Civil Beat數位新聞媒體成立，並且連續三年獲得最佳新聞網站的殊榮。2014年2月，皮埃爾再創立了一家名為First Look Media的新聞媒體公司，網羅了許多的知名新聞記者，專攻調查性報導。作為媒體先鋒，皮埃爾在近期甚至透過其相關組織，支持前Facebook員工Frances Haugen作為吹哨人對Facebook的指控。

eBay上的拍賣物品無奇不有，不管是破損雷射筆、俄羅斯太空船，還是骨董金龜車，它提供給相同愛好者一個可以互相交流的平台，加以當時90年代網路剛起飛，網路拍賣在當時如同創舉，皮埃爾看見了趨勢，再加上配合自己的興趣，成功創造出橫跨26年的網路電商傳奇，誠如他所言，「我並非刻意創造如此驚人的業務，但順勢而為替我創造了機會。」

責任編輯：吳佩臻、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。

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