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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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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