昨夜的Nasdaq,沒有一滴眼淚……
昨夜的Nasdaq,沒有一滴眼淚……
2001.04.01 |

台灣股市、Nasdaq股市連番重跌,你對數位科技失望了嗎?
我不會!
半導體公司英特爾(Intel)的股價,由去年高點的75美元跌到上個月的最低點25美元,跌幅66%,夠心痛了吧。但有些人一點也不慌張,1995年的股東,仍然獲利400%;1990年的股東,獲利仍高達1500%;而1971年英特爾在Nasdaq上市那天買進的股東,獲利206000%,你沒看錯,是6位數,當年投資1萬美元,你仍是20億美元的富翁——雖然過去一年你少賺了40億。
我不會,是因為我相信唯有產品生命週期短、以全球為市場的科技產業,天生具有最強的「破壞式創新」(creative destruction)力量。除非企業放棄了這樣的文化,否則短期的回挫,正是它破壞自己,醞釀下一個成功產品與組織的好時機,我應該微笑逢低買進。
1934年,奧地利經濟學家熊彼得(Joseph Shumpeter)提出「破壞式創新」的企業成長理論,要旨是:創業家看待自己企業能否成長,看的應該是「企業調整內部資源的果敢能力」,而非時時去揣測「不可測知的消費者需要」。每個企業都會因過去成功而老化,只要自己能大膽放血,自然就會創造新產品與新服務,重尋成長軌道。熊彼得的理論,被哈佛企管評論的學者們,視為最能解釋20世紀全球經濟消長的關鍵觀念。不能自我了斷的日本,身陷零成長夢魘已超過10年,企業容易破產的台灣(銀行例外,所以最沒競爭力)和美國,是20世紀後葉的贏家。
摩爾定律(矽晶片上電晶體數量每18個月增加一倍,但製造成本不變),真是一個偉大的發明,因為它將「破壞式創新」,體現得淋漓盡致。不能在18個月內「改朝換代」的公司,就必須消滅——看看迪吉多(DEC)、王安與1993年前的IBM。英特爾過去30年,充滿內部血淚爭鬥的故事——它們的同仁稱之為:「創造性衝突」(constructive confrontation),你可以說它不留情面,但正因此,它讓長期投資的股東高枕無憂。
我們現正經歷第二摩爾定律的時代,當晶片愈做愈便宜,它的應用每18個月就增加一倍。另一個通訊摩爾定律,則是每12個月,網路(network)使用數量——包含Internet與大哥大、固網寬頻——就增加一倍。
你可以想像,科技公司面對的競爭,比房地產業者大上幾倍?但正因此,你更應該相信科技創業家——譬如台灣科技公司。由只發1.5元股利飽受「痛責」的聯電,到全公司平均年紀只有30歲的威盛;由大膽買下比自己大上2倍公司(飛利浦被動元件部門)的國巨,到追求「未來全面成功」、放棄「過去父母血緣」的聲寶(受東元併購,p30)與聯友光電(生產TFT LCD液晶面板,受達碁併購,p28)。
聯電當年在CPU(微處理器)疆場上的失敗,卻在晶圓代工和IC設計領域重整成功;威盛當年在美國的晶片組戰場上摔過大跤,卻在台灣的新店狹小工業區中東山再起,接下了聯電在10年前丟下的棒子,推出了VIA C3的「台灣人CPU」。聲寶、國巨、聯友光電都經歷痛苦的自我改造,把「破壞式創新」的基因,打入組織內。
你也許正為世界科技產業(英特爾、思科、Palm……)的千人、萬人裁員訊息而心驚肉跳,但別忘了,它們就正在做「破壞式創新」。不如看看荒煙漫草的四周——誰是下一個英特爾?
我比較懊惱的是,在1987年10月19日,美國道瓊創下史上最大股市單日跌幅(22.6%)的那天,錯過了英特爾這支股票,因為那一天,還沒有Internet!

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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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