阿里巴巴如何讓芝麻再開門
阿里巴巴如何讓芝麻再開門
2001.06.01 | 科技

在5月上旬,新加坡的「eSymposium」研討會上,來自中國的阿里巴巴(Alibaba.com)執行長馬雲以他淺白而流利的英文,妙語如珠地向在場數百位國際投資者、網路業者和媒體,分享他們經過兩年考驗的中國式B2B(企業對企業)經驗,台下不時爆出陣陣笑聲。
「我們很清楚怎麼賺錢,但我們是私人企業,沒有必要告訴別人我們的營收計畫是什麼,」馬雲語出驚人地說,「因為在中國,沒有人會告訴你寶藏在哪裡。」
從杭州起家的阿里巴巴,是中國第一個做交易市集的電子商務網站。每天透過龐大的商情資料庫和搜尋服務,替中國大陸37萬家中小型企業客戶,在全世界尋找買主。因為阿里巴巴創辦不久,就得到軟體銀行(Softbank)、美國高盛(Goldman Sachs)和富達(Fidelity)等將近2500萬美元的挹注;加上因採取免費使用策略,短短兩年內迅速累積全球64萬個會員,阿里巴巴儼然成為網路英雄,一舉一動都受到外界高度關注。
不過,從網路盛況走下坡後,阿里巴巴開始被質疑前景岌岌可危,因為看不出來它打算如何獲利。

開始收費、
改採「B2C」策略
在媒體逼問下,馬雲堅持不願透露阿里巴巴目前的營收數字,但他不諱言已開始調整自己的腳步。
首先,阿里巴巴開始向會員收費,而且不再來者不拒。阿里巴巴的客戶主要是生產企業和進出口商人,遍佈27種行業、700多個產品分類,現在他們在每個領域挑選10家廠商,每年一共只推薦3000家中國供應商,以一年3萬人民幣的代價,讓他們在阿里巴巴的網站上展示、推銷自己的產品。
其次,阿里巴巴也開始扮演ASP(應用軟體服務供應商)的角色。今年起,阿里巴巴將自己發展市集平台的技術和經驗,授權給不同產業,讓他們去經營自己的「Alibaby」,現在已經有了十個「孩子」。例如,阿里巴巴幫中國家用電器商會建置該產業的交易平台,不僅提供軟體,還透過連結,將自己網站的流量(traffic)導入,對方只需負責建置內容和維持運作。
過去,阿里巴巴努力向美國、英國、香港、韓國等地拓展版圖,一口氣推出五種語言介面(中文繁、簡體版、英文、日文和韓文),意圖挑戰世界前10大B2B網站;現在阿里巴巴決定採取「B2C」策略(Back to China),優先經營中國大陸市場,將朝德國、義大利、西班牙進軍的計畫就此打住。「我們要更focused(專注),」馬雲說,「從又快又多,轉為慢、精、好。」但他也強調,「global vision, local win」(胸懷全球的在地贏家)仍是阿里巴巴的堅持。
如何讓阿里巴巴步下夢想的魔毯,朝賺錢的市集邁進,已是刻不容緩。因此,今年1月,馬雲聘請曾任GE中國醫療器材部門(medical equipment division in China)總經理的關明生,擔任阿里巴巴的營運總裁。希望借重他在GE16年的經驗,讓阿里巴巴更貼近市場現實。

最大的挑戰是人的問題
今年4月,美國《商業週刊》(BusinessWeek)在報導中曾透露,阿里巴巴去年營收不過100萬美元,迄今也沒有獲利。不禁令人好奇,阿里巴巴該怎麼走下去?
馬雲倒是相當樂觀。他說,阿里巴巴不需要再募資,就算一分錢不賺,還可以撐好幾年,他們現在才開始撰寫營運計畫,但不急著讓公司上市,因為「IPO(公開上市發行)的錢是easy come, easy go(來得快,去得也快),投資者總是轉變得比你快。」
「現在最大的挑戰,是人的問題,」馬雲指出。因為中國的員工年輕又經驗不足,如何在最短的時間內讓他們跟世界接軌,考驗他的管理智慧。
馬雲為了跟世界的商人做生意,刻意組成一個跨國的經營團隊,但是「海歸派」(海外學成歸國的人才)帶來的西方個人主義和創意,跟中國傳統的團隊精神和服從,卻難以溝通合作。像去年阿里巴巴到美國矽谷新建基地,一個10分鐘可以解決的問題,居然因為溝通不良而多花了10天。馬雲只好拿出他累積5年中國式管理經驗所淬礪出的九大價值觀,作為維繫企業生存的準繩。「我們要用東方的智慧,加上西方的運作,」馬雲說。
馬雲從不認為明天會更好,因為挑戰只會更為艱鉅。他並不在乎外界怎麼看他們,也懶得對外解釋,但他深深相信,「只要客戶喜歡我們,投資者自然找上門」。
只不過這一次,阿里巴巴還能繼續芝麻開門嗎?沒有人敢肯定。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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