簡立峰:以台積電之名,成就世界的台灣!給台灣新創3個致勝策略
簡立峰:以台積電之名,成就世界的台灣!給台灣新創3個致勝策略

AI不再只是科技巨頭的遊戲,而是遍布生活,從企業營運到個人助理,無所不在。台灣的優勢與機會是什麼?如何在美中之爭、AI浪潮中找到自己的位置?

在3月26日新創社群AAMA創業者共創平台,舉辦「AI新創交流夜,全球AI產業的變革與市場的起點」中,Google前台灣董事總經理簡立峰,分享美中在這場AI競爭下觀察到的發展趨勢,以及台灣新創的機會。

AAMA
簡立峰提醒台灣新創要「借力使力」,整合自身能力、外部資源和環境優勢,才能在競爭激烈的市場中取得成功。
圖/ AAMA

簡立峰指出,台灣的硬體製造優勢、地緣政治紅利以及即將到來的超高齡社會,都為台灣新創提供了絕佳的發展契機。另外,他也提醒台灣新創要「借力使力」,整合自身能力、外部資源和環境優勢,才能在競爭激烈的市場中取得成功。

簡立峰如何解讀美中AI大戰的角力?

談到近期中國AI模型DeepSeek引發的美中AI競賽,簡立峰分析,這加速了「Affordable AI」(平價AI)的發展。但重點並非單純的低成本或開源,而是「推理模型的驗證」

以GPT-4o為例,AI已進化到具備常識和挖掘隱藏知識的階段。「有了常識後,教AI的方式不再是餵原始數據,而是高層次的推理規則。這些規則來自人類在商業應用中的經驗,未來將成為AI進化的核心。」簡立峰說。

DeepSeek的出現讓美國意識到不只雲端巨頭能獨佔利潤,所有人都想分一杯羹,也讓AI發展如今聚焦於推理能力的提升,從「問就答」轉為「想想再回答」,類似人類在搜尋中翻閱多頁後得出更深入結論的能力。

AAMA簡立峰
簡立峰將這場AI競賽比喻為1960年代的美蘇太空競賽,促使美國重新思考部署衛星的策略;如今AI崛起也有相似效應。也就是說,這場美中競賽不僅是技術之爭,更揭示了平價AI背後的資源分配與全球影響力的博弈。
圖/ AAMA

簡立峰將這場AI競賽比喻為1960年代的美蘇太空競賽,促使美國重新思考部署衛星的策略;如今AI崛起也有相似效應。也就是說,這場美中競賽不僅是技術之爭,更揭示了平價AI背後的資源分配與全球影響力的博弈。

中國擁有龐大的人才庫、應用環境和成本優勢;美國則握有基礎科學、資本與全球市場。那麼,台灣新創該如何突圍,找到自身定位?

台灣新創的四大趨勢與機會?

簡立峰觀察,目前有幾大趨勢,AI正從訓練轉向推論模型、代理人(Agent)改變互動模式、垂直整合深耕領域,以及企業內部AI提升效率,這些轉變將重塑全球科技格局,也為台灣帶來新機遇,而台灣新創應把握這些機會。

首先,AI產業生態的建立需要晶片、模型和應用程式層層到位。「晶片起來,模型才跑得起來,模型跑得起來,應用程式才起來。」簡立峰觀察,受到深度學習模型的影響,科技巨頭們正將資源從雲端轉向邊緣運算。

這也意味著,AI PC和AI手機的發展將會加快,台灣的硬體產業迎來新的機會。簡立峰也提到與機器人結合的Physical AI將是未來另一個龐大的機會,雖然還需要時間發展,但值得密切關注。

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AI產業生態的建立需要晶片、模型和應用程式層層到位。「晶片起來,模型才跑得起來,模型跑得起來,應用程式才起來。」 簡立峰觀察到,受到深度學習模型的影響,科技巨頭們正將資源從雲端轉向邊緣運算。
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此外,隨著任務型AI代理的退潮,客製化特定領域的AI模型,結合工作流程和企業系統也將成為主流趨勢,特別是AI在垂直領域的應用有著巨大的應用潛力。

「電商、法律、會計、金融等垂直應用已開始收錢,台灣新創若能引入或開發垂直系統,就能搶佔先機。」簡立峰指出,未來,越來越多的應用程式將改變人與軟體的互動方式,如何掌握不同應用場境下使用者的需求,也是新創可以嘗試的方向,能藉此開發更多具有實際應用價值的AI代理。

另外,簡立峰也指出,台灣的超高齡社會其實蘊藏著龐大的商機。他認為,比起鎖定年輕人或嬰兒市場,銀髮族健康照護的缺工問題,正是台灣新創可以發揮創意、創造商機的地方。

借力使力:台灣新創的致勝策略

不過,現在雖然是發展AI的最佳時機,但台灣的地緣位置卻是一大挑戰。但他同時也指出,在AI時代下,地理位置早已不是障礙,關鍵還是在於調整心態。然而,對於缺乏資金和算力的台灣新創來說,該如何善用台灣的優勢,如何找到應用場景、驗證商業模式呢?

「借力使力。」簡立峰強調,「在AI環境下,要打破市場人才的邊界,你才能夠贏。」當語言不再是障礙,文化的差異和經驗的積累將成為新的競爭關鍵。具體來說,台灣新創,有3個致勝策略。

首先,是借自己之力。「你有沒有能力打破市場跟人才?新創必須了解自身能力,強化學習能力。」簡立峰指出。

在有足夠能力後,第二個重點是借成熟企業之力,取得實際的商業場景。透過與擁有資源和市場的成熟企業合作,新創可以更快速地驗證產品、獲取客戶,並迭代技術。

最後,則是借美中冷戰之力與日本優勢。台灣新創需要善用地緣政治紅利,以及在日本人眼中台灣人才的優勢。簡立峰解釋,台灣人才的語言能力,能有效連結中國市場和國際市場的創新。但他也提醒,若只著眼於台灣島內市場,將會錯失良機。

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**「以台積電之名,成就世界的台灣。」** 簡立峰如此強調。他指出,在美中分流下,台灣的資通訊產業必須做出策略選擇。

「以台積電之名,成就世界的台灣。」 簡立峰如此強調。他指出,在美中分流下,台灣的資通訊產業必須做出策略選擇。台積電不僅是硬體支柱,其國際影響力更是台灣新創得以借重的重要資源。因此,新創應借力台灣的硬體生態,整合人才與執行力、外部資源和環境優勢,並善用企業和科技巨頭的資源、場景與通路,進而走向世界。

「企業有算力、場景跟資金,站在企業的肩膀上,彼此相互幫助才有機會拓展到海外市場。」這位AAMA回任率最高的導師,點明了台灣新創發展的關鍵。

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美國Taboola產品開發及研發副總裁俞寧寧,也是本次AAMA第14期搖籃計畫的導師之一。
圖/ AAMA

AAMA台北搖籃計劃是個公益性創業服務計劃,旨在培育台灣具指標性的新世代創業家。每年邀請12位成功創業家和高階經理人擔任導師,並甄選20位極具潛力的成長期創業家,提供為期2年的創業輔導,連結跨世代經驗和資源。第14期計劃將於4月1日開放招募,導師陣容包括美國Taboola產品開發及研發副總裁俞寧寧、Appier共同創辦人暨執行長游直翰、影響力品牌學院創辦人丁菱娟等多位業界翹楚,將為團隊提供專業指導,協助新創在創業路上走得更穩、更遠。

本文授權轉載自創業小聚,作者為賴冠伶

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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