艾希頓庫奇也看好AI商機！73億元投資AI新創，不過只押寶6家，為什麼？|數位時代 BusinessNext

不只是好萊塢明星！艾希頓庫奇還斜槓當投資人

因出演《新婚告急》、《蝴蝶效應》等電影而走紅的演員艾希頓庫奇，有著俊美外表，近年來因身體因素退居螢光幕後，鮮少推出新作。除了演員這個身分以外，他更是好萊塢知名的「斜槓青年代表」，不僅和友人合開數家餐廳，還投資過如Skype、Uber、Spotify等當時還在起步階段、現在已享有高知名度的公司，獲得翻倍收益。然而，他的主要關注點實際上在於高科技產業，包括投資軟體服務公司Lemonade、區塊鏈公司Dapper Labs等等。

最近，艾希頓庫奇更涉足AI產業，他和以色列演藝經紀人Guy Oseary等成員共同領導的風險投資公司Sound Ventures，於今年5月初宣布了一項新投資計畫。根據《彭博社》報導，該公司在短短5周內就完成資金募集，並預計砸重金投資於多家AI新創公司，整體高達2.4億美元（約新台幣73億元），已投資組合包括現在正熾手可熱的OpenAI、Anthropic、和Stability AI等等。

公司合夥人Effie Epstein在五月接受採訪時，並未對此投資案的資金分配有過多說明，僅表示他們希望能夠從商業行銷的角度來支持AI新創企業，替對方增加更多知名度及品牌價值，並在參與AI領域的同時，促進整個生態系統的發展。

艾希頓庫奇採「高度集中」投資策略，背後原因是？

Sound Ventures創立於2015年，目前管理的資產粗估約有10億美元（約新台幣307億元），曾參與投資Uber、Airbnb、Spotify等知名企業，總共投資過200多家公司。全新開展的AI投資計畫預計投資約6家公司，目前Sound Ventures已經證實將2.4億美元中一半的資金投注於上述提及的三家AI新創公司，不過另外三家可能的投資公司尚未公布，且並未對後續融資計畫預留資金。

這種將資金高度集中於少數公司的投資策略和傳統方式背道而馳，意味著Sound Ventures預期在未來AI產業的發展中，只有少數企業能夠取得領先地位並維持競爭力。

根據艾希頓庫奇的說法，這筆資金主要投入於AI產業中，包含大型語言模型在內的基礎模型業務，及其他相關的自然語言處理技術。他表示構建基礎模型最大的瓶頸在於是否具備足夠的專業技術人才，因此他們將特別關注擁有充足人才資源的公司。

「如果你擁有一家公司，但面對AI時『睡著』了，最終可能會走上倒閉一途。」艾希頓庫奇在今年米爾肯研究所舉辦的全球會議中提到，他認為AI是強大的工具，並且會影響各種產業的發展，例如：允許更多人以更低的成本獲得來自醫療、教育、法律等領域的資源及其他個性化服務。他形容AI是繼網際網路出現以後，人們將體驗到的最重要技術，有能力改變企業和生活，並表示過去7年以來，公司積極關注AI產業，但ChatGPT的橫空出世，讓他們意識到這絕對會迎來一個全新突破。

責任編輯：陳建鈞、林美欣

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。