16歲以300萬賣掉公司、17歲做App狂賺3.8億美元!他為何看上營養追蹤商機?
16歲以300萬賣掉公司、17歲做App狂賺3.8億美元!他為何看上營養追蹤商機?

年僅17歲的Zach Yadegari和他的夥伴Henry Langmack開發了AI營養追蹤App Cal AI,並在8個月內下載量突破500萬次,在Apple App Store和Google Play上都擁有4.8星的高評分和數萬條正面評論,成立6個月內就已賺取1,200萬美元(約為新台幣3億7,800萬元)。

Cal AI的核心功能是AI驅動的影像辨識技術。使用者只需拍攝食物照片,應用程式就能自動識別食物並記錄卡路里和主要營養成分,省去了手動輸入或掃描條碼的麻煩,讓飲食記錄變得更加輕鬆。

Cal AI
Cal AI於2024年5月推出,短短8個月內下載量已突破500萬次。
圖/ Cal AI

難以想像的是,Cal AI的創辦人剛創立公司時才17歲,但卻已不是首次創業,16歲他曾以300萬元賣出公司。

Cal AI:用AI輕鬆掌握飲食

市面上雖然已存在相關的影像辨識應用程式,但Cal AI提供了許多現有競爭對手所缺乏的全面功能,包括廣泛的食品資料庫、條碼掃描、食品標籤掃描、餐點掃描和自然語言餐點描述。

Cal AI結合了Anthropic和OpenAI的模型以及RAG技術,並以GitHub等網站的開源食物卡路里和圖像資料庫進行訓練,提供更高的辨識準確度。根據團隊測試,Cal AI的辨識準確度高達90%。

「我們發現不同的模型適用於不同的食物。」Yadegari指出,團隊也持續精進技術,像是辨識包裝食品或混合食物的食材,讓AI計算卡路里和營養更精準。

Cal AI
Cal AI的使用者大多為15到25歲的大學生,並以男性居多。不過,為了拓展市場,團隊也開始新增其他語言,搶攻國際市場。
圖/ Cal AI

除了影像辨識,使用者也可以透過資料庫搜尋、掃描條碼或食品標籤、甚至直接輸入「一碗雞肉沙拉」等自然語言來記錄飲食,Cal AI都能辨識。

目前,Cal AI的使用者大多為15到25歲的大學生,並以男性居多。不過,為了拓展市場,團隊也開始新增其他語言,搶攻國際市場。「我們認為55歲以上的族群也很有潛力,他們也需要透過健康管理來維持身體健康。」Yadegari表示,團隊正在研究如何調整產品策略,滿足不同年齡層的需求。」

從10歲就開始創業、16歲賣出300萬的公司:Cal AI創辦人的創業之路

17歲就創下1,200萬美元的營收,但其實這早已不是Yadegari第一次創業。

早在中學時期,他就展現了對程式設計的熱情,並開始學習Python和C#。他的第一次創業是在10歲,當時他就已經開始教授程式設計課程,每小時收費30美元(約為新台幣900元),還懂得在Facebook上宣傳。

他早期的創業經驗,加上一些出乎意料的啟發,塑造了他的商業思維。「我看了《社群網戰》,發現用時間換取金錢根本做不大。」Yadegari在接受《Forbes》專訪時說,「看到祖克柏和他創造的Facebook,讓我燃起鬥志,我希望在年輕的時候就能達到類似的成就。」

因此,14歲時,他創辦了一個名為「Totally Science」的網站,專門提供學生沒被學校擋掉的遊戲,網站名稱取得很聰明,成功避開了學校的審查。這個網站吸引了超過500萬名用戶,並在他16歲時以10萬美元(約為新台幣300萬元)的價格賣給了遊戲公司FreezeNova。

Cal AI, Zach Yadegari
圖為年僅17歲的Cal AI創辦人,Zach Yadegari。他16歲時,就以10萬美元(約為新台幣300萬元)的價格,將遊戲公司賣給了FreezeNova。

賣掉網站後,Yadegari和在程式設計訓練營認識的同學Henry Langmack開始探索開發App。他們參考Y Combinator的影片,也在X(以前的 Twitter)上和其他程式設計師交流,尋找靈感。

這段時間,他們認識了Blake Anderson,他曾開發過RizzGPT和Umax等用ChatGPT做約會建議的App。為了瞭解如何擴大產品規模,Yadegari聯繫了Anderson,後者同意提供資金和專業知識,以共同創辦人的身份加入,一起開發Cal AI。

Cal AI的誕生,其實來自Yadegari自己使用營養追蹤App的不愉快經驗。「我之前用MyFitnessPal記錄卡路里,但用了3天就放棄了,介面不好用,還要輸入一堆資料,超麻煩的。」

Cal AI
Cal AI結合了Anthropic和OpenAI的模型以及RAG技術,並以 GitHub等網站的開源食物卡路里和圖像資料庫進行訓練,致力於提供更高的辨識準確度。根據團隊測試,Cal AI的辨識準確度高達90%。
圖/ Cal AI

為了專心開發,他和Langmack搬到舊金山,住進了一間「駭客屋」,展開了密集的開發工作。Cal AI在2024年5月推出後,短短8個月就累積數萬好評,Yadegari也在3月時向《TechCrunch》透露,目前Cal AI的用戶留存率超過30%,上個月的營收更超過200萬美元(約為新台幣6,000萬元)。

不過,Cal AI的成功,其實歸功於他們的「影響者行銷」手法。

他們不靠傳統廣告或找行銷公司操作網紅合作,而是直接和小型KOL建立關係。除了透過TikTok等社群媒體快速提升品牌知名度,他們也和健康、健身、飲食領域的小型KOL合作,提升產品的可信度和使用率。

另外,他們也推出推薦碼制度,鼓勵使用者推薦朋友,並提供每月10美元或每年30美元(約為新台幣300至900元)的親民訂閱方案,讓更多人願意嘗試。

Cal AI的未來:持續創新,拓展市場

至於Cal AI未來的發展方向,除了提升AI辨識準確度、拓展使用者族群、開發影響者行銷平台和「觀看次數生成平台」外,團隊也將持續優化產品體驗。團隊計畫,未來將持續改進AI演算法,提升影像辨識的準確度和速度,擴充食物資料庫,並探索AI在營養追蹤領域的更多應用,例如提供個人化飲食建議和整合其他健康追蹤數據,讓Cal AI成為更全面的健康管理平台。

除了產品計畫以外,身為學生創業家的Yadegari,本人也面臨著人生的抉擇。

「我們24小時不間斷地工作、睡在地板上,這段經歷很有趣,也讓我學到很多。但我觀察到,身邊都是這樣生活的二三十歲的創業家。我意識到,如果不上大學,我的未來可能也是如此。」因此,儘管還未決定就讀哪所大學,他仍然決定高中畢業後先休學一年,全心投入Cal AI的發展。

無論最終選擇繼續升學還是全職創業,Yadegari的故事都展現了年輕一代的創業家如何在AI時代創造無限可能。透過持續的創新和努力,Cal AI有望在競爭激烈的營養追蹤市場中持續成長,並在AI賦能的健康管理領域扮演重要的角色。

本文授權轉載自創業小聚,作者為賴冠伶

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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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