「不做什麼」也很重要!CuboAi年收5億寶寶攝影機,靠2大心法直搗父母痛點
「不做什麼」也很重要!CuboAi年收5億寶寶攝影機,靠2大心法直搗父母痛點

更新:給《數位時代》、《創業小聚》的讀者,我們對於雲云科技3月7日發生的悲劇深感遺憾,也對受害者及其家屬致上最深的哀悼與敬意。本篇報導原為基於當時的專業訪問所撰寫,現仍保留以維護新聞記錄。然而,發生如此憾事,讓人不勝唏噓。我們希望社會能更加關注職場情緒管理與衝突處理,避免類似悲劇再度發生。

以下為2024年2月7日的專訪報導。

「終於能夠好好吃個飯。我家是透天建築,寶寶的房間在3樓、吃飯的地方在1樓。不論煮飯、吃飯、洗澡、打掃都要速戰速決,不放心讓寶寶一個人在床上。」

這是消費者在寶寶攝影機CuboAi App評論區的留言。雲云科技主打小鳥造形的寶寶攝影機,最大的特色是用AI偵測寶寶的睡眠狀況,如果發生趴睡、口鼻覆蓋等危險就會即時通知父母——根據衛福部2018年的統計,事故傷害是嬰兒第4大死因,而意外窒息的死亡人數占其75%,也難怪許多父母不敢把寶寶放在視線之外。

2017年成立的雲云科技已陪伴全球超過20萬名寶寶成長,在2023年開出近新台幣5億元的營收並實現獲利,且有8成營收來自海外市場,真正做到台灣出發、征戰海外。

有趣的是,雲云科技董事長曾志新還沒有小孩,平均年齡僅30歲的團隊,有小孩的人也不多,能一路攀升成為全球寶寶攝影機的第3大品牌,靠著就是「聆聽」與「專注」2大心法。

「還記得剛開始創業的時候,在我家客廳做了很多父母的訪談。」曾志新說,CuboAi的誕生原因,是因為共同創辦人林欣誼過去的經驗,她害怕寶寶的口鼻遭覆蓋,晚上總是徹夜難眠,一度有嚴重的產後憂鬱症。

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雲云科技的創辦團隊來自寵物攝影機品牌Furbo,如董事長曾志新曾是該品牌技術長。
圖/ 蔡仁譯攝影

聆聽〉從口碑找轉機,客訴幾顆星都正視

靠著大量的訪談,讓他們知道這不是單一案例,是父母真正遭遇的痛點。雲云科技也的確有解方,創辦團隊5人中,有4人來自寵物攝影機品牌Furbo,再加上AI偵測,成為產品初期最大的亮點。

確立方向後,雲云科技把產品放上台灣群募平台嘖嘖、國際群募平台Indiegogo,「其實最大的目標不是募資,而是想要了解市場的反應,確認消費者願不願意掏錢。」曾志新說,市場的確給予很正面的回饋,在2個平台上打破不少募資紀錄,像是成為最速達到千萬元的募資案、嬰幼兒攝影機產品最高募資案等。

CuboAI
現在CuboAi已售出20萬台,等於陪伴20多萬名新生兒長大。
圖/ CuboAI

此外,為了確保在第一線聽見消費者的聲音,曾志新強調,「只要接觸到消費者的事情,我們都會自己做。」他們把亞馬遜的評論區串接到公司的溝通軟體,任何有消費者評論,不論一星還是五星,都會馬上知會給所有員工。另外像是行銷、客服、物流、電商平台的操作等,雲云科技都不假手他人。

聆聽家長、市場趨勢到消費者,成為CuboAi不斷進化的關鍵,「會議上的都是假設,只有真正走出會議室,那才是真的。」曾志新說。雲云科技的投資人、益鼎創投協理陳建宇表示,「跟團隊討論過程中,他們常常提起消費者想法是什麼、用消費者導向去開發思考,這是經營團隊比較特別的地方。」

不過,雲云科技的創業歷程可以說是許多台灣新創的縮影——在技術上小有突破,卻在經營能力上遭遇最大的挑戰,「技術只能讓你比別人快半年,後面的人要複製都很快。」曾志新說。放大領先優勢,就是最燒腦的難題。

CuboAI
圖/ 數位時代

專注〉不分心長照市場,拚做育嬰界蘋果

雲云科技靠的是「專注」,選擇「不做什麼」跟「做什麼」一樣重要。

舉例來說,雲云科技在海外電商平台只選擇亞馬遜,「投入更多的電商平台,的確曝光可以提升,但是金流、物流、廣告系統都要找到對應的人馬,要跨入一個新的市場,又要適應不同的平台,結果就是頂多在1、2個國家獲得成功。」曾志新說。下定決心選擇亞馬遜後,經驗就可以快速複製。

又或者是雲云科技並不打算跳出母嬰的範疇,就算許多投資人都建議可以拓展長照領域,他們仍選擇專注在嬰幼兒的跑道上。

但在某些地方,必須不計成本的投入。像是雲云科技打造了一套廣告投放的監控系統,密切追蹤每一刻的廣告成效。現在他們只靠2個操盤手,就可以看11個國家的廣告成效,從結果來說,曾志新透露ROAS(每投入1元廣告可獲得多少營收)的表現是10,根據亞馬遜全球開店的資料顯示,ROAS 3至5是標準,由此可見雲云科技的好表現。

CuboAI
雲云科技辦公室內不乏外國臉孔,這些人都是產品賣進全球市場的生力軍。
圖/ 蔡仁譯攝影

下一步,雲云科技想要成為「嬰幼兒科技生態圈」的核心。過往雲云科技的產品都由自己開發,現在已經具有品牌力、11個國家市場,就可以把其他台灣公司的產品,整合進CuboAi大平台。第一個案例就是能夠監測寶寶體溫的感溫片,已成為CuboAi可添購的產品之一。

「生態圈的意思,就是讓父母只要有一個App跟CuboAi的產品,什麼都能搞定。」曾志新說,「我們要當育嬰界的Apple(蘋果)。」

當然通往他心中的目標,還有很多需要強化的地方,像是《紐約時報》的產品評論網站,在寶寶攝影機評比中暫時沒有把CuboAi放入比較,其中一個原因是消費者回報產品的連線狀況有待加強。但就像曾志新所說的,只要願意聆聽修正的方向,加上專注且敏捷的團隊,永遠有機會做得更好、讓更多人信服。

延伸閱讀:讓員工好聚好散,也是執行長的關鍵能力!5位創業家分享如何面對管理與挫折管理

責任編輯:蘇柔瑋

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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