ChatGTP越聊越賺錢！OpenAI擬售3億美元股份，估值飆到290億|數位時代 BusinessNext

ChatGTP越聊越賺錢！OpenAI擬售3億美元股份，估值飆到290億

聊天機器人ChatGTP的創建者OpenAI正在就出售現有股份事宜，儘管OpenAI還沒有產生太多收入，但它有望成為美國估值最高的初創公司之一。

據知情人士透露，熱門AI聊天機器人ChatGTP的創建者OpenAI正在就出售現有股份事宜與投資者進行談判，此次融資對該公司的估值約為290億美元。儘管OpenAI還沒有產生太多收入，但它有望成為美國估值最高的新創公司之一。

知情人士表示，風險投資公司Thrive Capital和Founders Fund正在洽談入股事宜，此次售股可能為OpenAI帶來至少3億美元收入。這筆交易將以收購要約的方式進行，投資者可以從OpenAI員工等現有股東手中購買股票。

據《華爾街日報》報導，這筆新交易將使OpenAI的估值比2021年進行融資時高出大約一倍，當時其估值約為140億美元。OpenAI已經產生了數千萬美元收入，其中部分來自向開發者出售其人工智能（AI）軟體，但許多投資者對該公司能否從這項技術中獲得更高收入表示懷疑。

知情人士說，目前尚未達成最終協議，融資條款也可能會改變。 OpenAI拒絕對此置評。

OpenAI去年發布了一系列基於AI的產品，吸引了大量關注，包括圖像生成程序Dall-E 2和聊天機器人ChatGPT。如果能以上述估值水平完成融資，OpenAI將成為少數幾家能夠在私募市場以更高估值籌集資金的初創企業之一。鑑於去年科技股暴跌，私募市場的投資者對參與新交易變得更加謹慎。

《華爾街日報》報導稱，微軟公司也在就增加對OpenAI的投資進行深入談判。 2019年，微軟向OpenAI投資了10億美元，並成為其首選合作夥伴。通過借用OpenAI的技術，微軟成功將其搜尋引擎必應和設計應用Microsoft Design等服務商業化。

OpenAI是一家非營利性組織，成立於2015年，由科技投資者薩姆·阿爾特曼（Sam Altman）領導，目標是從事能夠造福人類的AI研究。該公司最初的支持者包括特斯拉首席執行伊隆·馬斯克（Elon Musk）、職業社交網站領英的聯合創辦人里德·霍夫曼（Reid Hoffman）以及阿爾特曼。

在阿爾特曼的領導下，OpenAI在2019年創建了營利性部門，這樣它就可以更容易地籌集資金，為訓練AI算法所需的計算能力提供資金。與Alphabet旗下谷歌等規模較大的競爭對手相比，OpenAI在向公眾發布其AI模型方面採取了更快的方式。出於道德因素方面的考慮，谷歌在發布其技術方面更為謹慎。

阿爾特曼在11月30日發布的一條推文中稱，在聊天機器人ChatGPT上線幾天后，用戶就突破了100萬人。許多行業觀察人士稱讚ChatGPT是一項重大技術突破，是未來替代當前搜索引擎的一種潛在選擇。不過阿爾特曼承認，該程序的輸出往往包含事實性錯誤。

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OpenAI希望將來能實現研究人員所說的「通用人工智能」，即完全反映人類智能和能力的技術。在去年12月接受採訪時，阿爾特曼表示，OpenAI的工具可以改變類似於智慧手機的技術，並應對更大的科學挑戰。

阿爾特曼當時稱，OpenAI沒有被收購或上市的計劃，這意味著投資者可能只能通過二級市場出售股票來套現。但阿爾特曼最近告訴投資者，該公司很快就能產生高達10億美元的年收入，部分原因是向消費者和企業收取產品使用費用。據知情人士透露，OpenAI之前的投資者包括Khosla Ventures和對沖基金老虎全球管理公司。

《華爾街日報》此前曾報導，OpenAI將風險投資者的利潤限制在其投資的20倍左右，他們等待出售股票的時間越長，越有可能獲得更高的回報。 OpenAI還表示，這種設定回報上限的投資結構至關重要，可以確保OpenAI的價值不僅能惠及投資者和員工，而且能更廣泛地惠及全人類。

本文授權轉載自：網易科技

責任編輯：傅珮晴、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。

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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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