創業家的為與不為
創業家的為與不為
2003.01.01 | 人物

第一商務利用網路提供企業對企業(B2B)交易平台,讓買賣雙方直接上網交易,大幅精簡採購流程。這個構想在1996年提出後,獲得微軟和思愛普(SAP)兩大軟體公司背書,使得1999年第一商務股票上市時,創下近30倍漲幅。
可惜的是,企業的採購作業並非獨立流程,而是和資料庫、企業資源規劃系統、財會系統及生產線連接,是整個連續步驟中的一環,第一商務必須做完額外工作整合其他流程,才能達成先前承諾,初始立意雖佳,但後段工程非常浩大。
冠遠是利用網路傳送語音(VoIP)技術,提供新設備,可幫電信公司省下6成成本,目標瞄準正在自由化的亞洲電信市場,在中國、日本和台灣都有斬獲。
進入2000年下半年後,兩家公司都相當吃力,與大多數科技公司一樣裁員縮減成本。第一商務為了生存,多次調整定位,不再只攻交易平台,而是任何和線上交易沾上邊而可能有商機的軟體,都盡力嘗試,這使得公司失去焦點,產品開發一再改方向,但終究活了下來。
第一商務的股價在2002年一度跌破1塊,公司隨即採取「逆向股票分割」(reverse stock split),把10股併1股,讓股價回到1塊以上,避免被下市。而業績不理想的據點(如台灣分公司),也於2002年明快關閉。
冠遠則是為了衝營收而做假帳。根據《聖荷西水星報》(San Jose Mercury News)報導,冠遠一位亞洲主管自行成立新公司,並用冠遠的錢支付給這家公司,再由它向冠遠買設備,製造營收創新高假象。冠遠董事會發覺有異後,主動提起調查,結果發現公司有超過4成營收是灌水,創辦人暨執行長張紹堯也於2001年第3季辭職下台,股票也被停止交易。

**創業家的最後一道考驗
**

《聖荷西水星報》報導,張紹堯出庭應訊時,堅稱對假帳事件不知情;但是已受傷害的冠遠,經過1年多重整無效後,剛在12月宣布破產,資產已出售處理完畢。
從1998至2001年這段科技股當紅時期,我曾先後7次到矽谷採訪,見過許多兼具創意和活力的創業家,包括第一商務創辦人霍夫曼(西點軍校畢業,從軍中退伍後才創業)和張紹堯。
根據統計,每100萬家新創公司僅6家可以股票順利上市,這兩位都把公司帶上Nasdaq,算是非常優秀。
創業是體力、能力和意志力的長期煎熬,從研發產品、組織團隊、尋求資金到開拓市場,無一不是困難。當苦日子來臨,霍夫曼和張紹堯都盡最大努力挽救公司,張紹堯甚至披掛上陣,一年有280天在各地飛行談訂單。殘酷的是,把公司營運和資本遊戲畫清界限,是創業家的最後一道考驗,這關沒過,前功盡棄。

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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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