Dot com太少誰之過?
Dot com太少誰之過?

我在四月份的數位時代發表「Dot com太多,dot org太少」。詹宏志先生接著也在五月份數位時代和同期的商業週刊發表「太多dot com?」五月中,在長庚大學的演講中,一位「南方電子報」長期讀者發問:
「我現在關心的問題之一是『詹宏志』VS『陳豐偉』,兩位分別是dot com與dot org的leader,最後究竟是dot org被dot com併吞,還是dot org能找出一條掌握社會力量的道路?」

**一窩蜂的盲目搶錢一族

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在我看來,Dot com與dot org是實踐理想的兩個方向,而不是兩個互相排斥的對立面。我關於網路烏托邦的理想會引起注意,是因為在PC Home Online、在「數位時代」寫專欄,在商周出版社出書,借用dot com集團的通路,才能為dot org發聲。詹宏志會想成為代表dot com的代言人,或成為dot org的對立面嗎?我猜,他也不願意。他對自己的行銷方式所表現出來的濃郁人文氣息,不也正投射出他文化人的本質,投射出他不願意被歸類為「網路新貴」的焦慮?
人的生命中充滿豐富的可能性,不是dot com或dot org的二分法可以區別。而dot com與dot org的資源,原本也就可以互相支援、互相提攜。問題在於,民間力量被政治、宗教和商業吸納精光的台灣,dot org的重要性和影響力被低估。
借用詹宏志「太多dot com?」裡的概念,如果用我的角度來看台灣,我會說:台灣的dot com產業的確太少,雖然乍看之下dot com網站林立,可是已經發展出成功商業模式的不多。雖然許多網站的領導人物衣著光鮮地接受雜誌採訪,但公司內部嚴重缺乏專業的網路編輯、企畫、行銷人員,快速燒錢的背後,掩不住台灣民眾仍不適應網路消費,無法為網路公司快速創造利潤的事實。
這些問題,恰恰反映了台灣的歷史地位。西方世界花費數百年建立起來的資本主義和民主制度,在一百年內光怪陸離地壓縮在台灣人民身上。同樣的,西方世界花費三十年建立起來的網路基礎,台灣人民也必須在十年內囫圇吞棗,強迫自己趕上西方世界的競爭力。距離台灣學術網路人口突破二十萬沒多久,距離HiNet、SEEDNet大量行銷撥接帳號才兩年,台灣的商業網站就必須快速起飛——不起飛也不行,很快國外網站就會中文化兵臨城下。

**標準的「中學為體,西學為用」

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台灣跳躍過了Richard Stallman推動自由軟體運動這一段,台灣跳躍過了Linus Torvalds 撰寫Linux核心這一段,台灣跳躍過了Tim Berners-Lee發明WWW這一段。這些非商業性質的前驅期,有助於形成網路社群、儲存網路菁英人才。台灣更缺乏先知先覺的政治家和企業家,如果在六年前政府就積極讓資訊基礎教育扎根,促成許多有助網路觀念推廣的非營利組織,今天台灣的網站就不至於找不到適用的人才,找不到支撐網路規模的消費力量。如果在六年前政府和企業界就大量補助非商業性質的內容網站和網路服務,今日上網的台灣人,就不會感嘆網路上可看的資訊比起英文世界遜色太多。
Dot com太少,誰之過?六年來政府和企業界對網路基礎教育的輕忽,對在地方上協助網路應用普及的先驅者冷眼以待,回報在今天許多門面漂亮、腳步虛浮的商業網站。東方君王式的思考方式,以為有充足的資金、有寬廣的架構,就可以憑空建立龐大的經濟規模,卻忽略沒有紮實的土壤,任何大樹都不可能在暴風雨中生存。
Dot com和dot org絕不是兩個平行的對立面。Dot org協助網路應用在民間扎根,dot com應用民間力量為台灣創造新的經濟基礎。Dot com與dot org彼此可以互助、互補。可惜,缺乏遠見、急著想一步登天的台灣社會,在網路建設上又失去一次穩穩扎根的契機。

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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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