雲端設施公司HashiCorp市值衝上1418億元,它如何從沒沒無聞發展壯大?
雲端設施公司HashiCorp市值衝上1418億元,它如何從沒沒無聞發展壯大?

美國雲端基礎設施公司HashiCorp創立之初,提供多項免費雲端產品,並將其原始碼上傳至開放原始碼平台供所有人免費下載使用;但是,一個沒沒無聞的新創公司要倚靠其在平台上提供的開源產品聚集用戶,並不像多數人想的那麼容易,因此,第一年的使用人次屈指可數;不過,儘管用戶寥寥無幾,HashiCorp仍堅持繼續開發易用且便利的「基礎架構即程式碼」產品,終於,在HashiCorp創立的第五年,產品的下載人數終於突破百萬;之後,HashiCorp的產品開始受到越來越多人的青睞,並成功打開其在雲端市場的知名度。

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圖/ HashiCorp

成功打開知名度後,HashiCorp快速吸引Redpoint Ventures、True Ventures、Mayfield Fund、Institutional Venture Partners、GGV Capital...等來自世界各地的企業和投資機構加入投資行列,且HashiCorp最受歡迎的產品Terraform,獲得Pinterest、Samsung、PayPal...等眾多知名企業的肯定,且許多團隊皆頻繁使用,使其下載次數快速突破1億;今(2021)年,HashiCorp在美國《富比士》Cloud 100的榜單中獲得第四名,且已連續三年蟬聯此榜單前五名的殊榮。

HashiCorp
圖/ HashiCorp

HashiCorp的創辦人米切爾·橋本(Mitchell Hashimoto)和阿蒙·達加(Armon Dadgar)是在華盛頓大學的一個研究專案中認識的,其任務是要把一個Python程序放到記憶體只有12MB的舊款Windows Treo手機上,但是,Python程序在這樣的記憶體環境中根本無法啟動,因此,兩人就在此研究中成為共患難的朋友。

大學畢業後,米切爾·橋本加入一間行動廣告新創公司,阿蒙·達加則申請就讀研究所,計畫往學術發展;不過,米切爾·橋本加入其新創公司後,覺得相當有發展性,於是他每天都打給阿蒙·達加勸他也加入,阿蒙·達加最終受不了米切爾·橋本的騷擾,於是到該公司拜訪,沒想到,第一次接觸,阿蒙·達加就對這公司產生濃厚興趣,於是,他果斷地放棄研究所,與米切爾·橋本一起並肩作戰。

在該公司的三年期間,他們發現開發基礎設施工具佔據他們工作的大半時間,且公司有一半的工程師都在做系統配置、安全、自動擴展...等與公司核心競爭力較無關的工作,兩位原本認為是因為他們是在小公司才會有這種問題;但沒想到,GitHub、Slack、Stripe...等大型企業的同行告訴他們,這些技術成熟的公司,也有至少30%的公司人力都耗費在雲端配置的基礎架構上;米切爾·橋本和阿蒙·達加在了解實際狀況後,感到相當驚訝,他們才發現原來每個公司都投入相當多的人力在創建類似,甚至相同的工具上,因而浪費各個公司的人力和時間。

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圖/ Amazon

因此,米切爾·橋本和阿蒙·達加就決定要打造一款通用產品,幫助各個企業減少雲端配置基礎架構所要投入的資源,2012年,他們創辦了HashiCorp,專注於開發一系列雲端基礎架構所需的工具,並構建完整的開發環境,幫助企業完成雲端基礎設施的創建,以自動化、無程式碼化為方向,成為企業通往雲端的「橋樑」。

截至目前為止,HashiCorp已提供Vagrant、Packer 、 Terraform 、Serf 、Consul、Vault、Nomad...等多種雲端基礎設施工具,供企業選擇,並以驚人的創新速度及一流的工程技術,快速取得市場領先地位,不僅公司年營收逐年增漲,HashiCorp在完成最新一輪的融資後,公司估值已飆升至51億美元(約1418億新台幣)。

未來,HashiCorp將持續研發新的雲端技術,幫助更多企業縮短人力成本,並積極拓展各國市場,以期能幫助更多企業建設雲端基礎架構。

參考資料:Hashicorp搜狐創業邦
責任編輯:侯品如

關鍵字: #雲端平台
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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