為什麼AI都會寫程式了,自動化工作平台n8n還能獲得18億元募資?
為什麼AI都會寫程式了,自動化工作平台n8n還能獲得18億元募資?

為什麼AI都可以寫程式了,自動化工作平台n8n還能在近期完成5,500萬歐元(約為新台幣18億元)的B輪募資,讓公司估值上看2.7億美元(約為新台幣8.37億元)?

即使AI能自動生成程式碼,但要將其整合到實際的業務流程中,仍然需要一個易於使用、高度客製化且具備社群討論的平台。n8n的價值,就在於讓更多非專業開發者的人員,也能輕鬆上手,建立符合自身需求的工作流程。這也是n8n在AI時代仍然獲得投資者青睞的重要原因。

n8n的本輪募資由Highland Europe領投,HV Capital、Sequoia、Felicis和Harpoon等既有投資者跟投。n8n計劃利用這筆資金加速產品開發、拓展美國市場,並在紐約和倫敦開設新的辦事處。

「自動化不應該是一個黑盒子,企業需要透明度、客製化和成本效益。n8n不僅僅是一個平台,更是一個社群。」n8n的創辦人兼執行長Jan Oberhauser表示,「n8n賦予每個人10倍開發者的能力,我們的與眾不同之處,不僅在於產品能做什麼,還在於它如何讓你做到,我們正在重新定義AI驅動的自動化和工作流程的可能性。」

n8n是什麼?

n8n成立於2019年,旨在為技術團隊提供兼具程式碼靈活性和無程式碼速度的工作流程自動化平台。平台整合了AI功能和業務流程自動化,並遵循「公平程式碼」原則,目前提供超過400種應用程式整合。

n8n指出,在目前市值221億歐元的工作流程自動化市場中,大多數工具難以處理複雜、大量的工作流程,迫使團隊依賴內部開發和客製化腳本,既耗時又難以維護。

為此,n8n的產品設計融合多種大型語言模型(LLM),自定義程式碼步驟,與平台無縫整合。這種彈性加上開源社群的支持,才讓產品得以脫穎而出。

n8n
目前,n8n已為超過3,000家企業提供關鍵任務工作流程的支援。

該平台在GitHub擁有活躍的貢獻者社群,開發者不僅在論壇解答問題,還分享與使用工作流程模板,n8n也預建了許多模板供使用者直接應用,不只讓產品不斷進化,也降低了使用門檻。

目前,n8n已為超過3,000家企業提供關鍵任務工作流程的支援,例如,客服團隊利用n8n建立人機協作的混合工作模式;IT團隊藉此自動化人事任務,節省數百萬營運成本。此外,n8n也提供雲端和自行託管的部署選項,賦予企業更大的控制權。

n8n如何突破冷淡期,迎接自動化市場的爆發性增長?

不過,實際上n8n過往也曾經歷市場冷淡期。

n8n早期以低程式碼/無程式碼自動化解決方案獲得開發者青睞,其創辦人Jan Oberhauser提出的「公平程式碼」(fair code)理念,更為n8n贏得了開發者社群的支持。

什麼是公平程式碼?公平程式碼是開源模式的進階版。

簡而言之,開發者可免費使用開源代碼,但若將其用於商業化產品,則需遵循原則,向原始創作者或開源社群提供補償。n8n的創辦人兼執行長Jan Oberhauser提出這一概念,並創建專屬網站推廣,而n8n本身即是基於公平程式碼的理念打造,而後透過開源社群的口碑傳播快速成長,在GitHub上累積超過7萬個「星星」,顯示其受歡迎程度。

儘管公平程式碼奠定了n8n的基礎,但真正讓公司開始成長的卻是AI的融入。n8n表示,直到2022年開始從單純的自動化工具,進化為能串接應用的AI平台後,團隊才吸引更多開發者與企業目光。

n8n團隊
執行長Oberhauser(第二排左三)表示,他們在2022年就看見了生成式AI與自動化之間的互補性,並讓開發者可以用自然語言來構建自動化流程。
圖/ n8n團隊

「人們不用再需要寫50行程式碼來整合發送電子郵件的功能。現在用自然語言,你可以寫『從X獲取資訊並發送給Y。』」Jan Oberhauser表示,他們在2022年就看見了生成式AI與自動化之間的互補性,並讓開發者可以用自然語言來構建自動化流程。

不過,儘管AI熱潮不斷升溫,n8n的AI版本起初並未受到青睞,幾乎無人問津。「市場花了一段時間才趕上來。」Jan Oberhauser坦言,直到2024年,情況突然改變迎來爆發性成長。

為何有此轉變?這與兩大趨勢有關:首先,是AI在程式設計領域掀起熱議,像Poolside、Codeium等公司短時間內募得鉅資;其次,是用戶端對AI應用的需求日益強烈,而n8n的易用性與實用性最終贏得用戶與投資者的青睞。

n8n未來如何加速自動化平台創新?

「每個人都在嘗試利用AI,但很難找到實際用例。」Highland Europe的普通合夥人David Blyghton向《TechCrunch》表示,「n8n的設計、規模與效能讓人願意採用。」

n8n的快速增長也反映在用戶數據上。目前,n8n的活躍用戶已超過20萬,合作企業數量超過 3,000家,年度經常性收入 (ARR) 也成長了5倍。甚至在過去兩個月內,收入就翻了一倍。

至於未來的計畫,n8n表示將加速其產品路線圖,專注於擴展關鍵業務工作流程的工具,並增強監控和可觀察性的功能,以簡化從原型到生產的過程。此外,這筆投資還將促進工程、產品和市場團隊的成長,同時透過活動和教育持續培育蓬勃發展的開發者社群。

本文授權轉載自創業小聚,作者為賴冠伶

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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