獨家專訪|華碩高層下海率隊!砸上億元造「萬用AI Hub」:如何一年多從踩坑到產品化?
獨家專訪|華碩高層下海率隊!砸上億元造「萬用AI Hub」:如何一年多從踩坑到產品化?

談起華碩內部導入AI花了多少錢,營運長謝明傑沉默地數了幾秒,最後笑說: 「我們知道,不投資你就是Nobody,所以我們是用All in的心態在做。」

全球筆電市佔前五名的華碩,即使是「硬體廠」體質,也很早就和AI深度綁定。從本業的AI PC、AI 伺服器、迷你電腦NUC,到台智雲的超級電腦和大語言模型,AI 的風才剛起,他們已經用產品把它推向市場前沿。

但往內呢?粗估光是算力和模型就已投入到「億」字頭。專門開發AI平台,直接參與專案的人至少有幾百,從工程師、產品經理、設計師到後勤支援,還不算那些「斜槓」兼職的人力。高層甚至親自下場,成立跨部門的AI 委員會(AI Committee),每個月主持會議、聽提案、拆想法。

這麼大陣仗,華碩想做什麼?就像是變身一座大型實驗場,開始把AI植入自己體內,測試它的各種可能性。

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華碩營運長謝明傑(左)和華碩台智雲總經理吳漢章(右),都在華碩組成的AI Committee裡深度參與。
圖/ 蔡仁譯攝影

沒有目標、各做各的?高層「下海」每月提案、避踩坑

初期並不容易,AI口號喊得震天響,員工也多半都在日常中都有使用到AI工具,但真正落實到工作流程裡時,大家還是顯得有些迷茫。

AI用來做的工作很基礎,郵件摘要、會議紀錄,或幫忙審一審資料;當工程部門被要求做出AI工具時沒有頭緒,也可能把外部工具包裝一下就交差;最困難的是,部門之間彼此沒有溝通,各自開發的東西功能重複、零散,也沒人知道這些東西能不能真的為公司創造價值。

謝明傑不諱言:「這樣看起來員工省了一點力沒錯,但對營收、獲利上面,你看不到一個明顯的突破點。」

但AI做不出成果,就只能眼睜睜看著公司不斷落後, 華碩高層決定不當裁判了,直接下場當玩家。內部成立「AI Committee(委員會)」,每個月開一次跨部門會議,由兩位執行長胡書賓、許先越親自坐鎮,所有事業體的大主管出席,與會者會輪流提出構想,認為AI可以為部門做出哪些工具、幫上什麼忙,像是一場「Brain Storm大會」 ,同時「創新發展室」的AI專家,會針對可行性提供見解,也分享對市面上類似工具的觀察。

華碩COMPUTEX
圖/ 隋昱嬋攝影

吳漢章指出,這個Committee最重要的任務是「把AI治理的樣子做出來」,根據華碩實務上的經驗,協助很多企業導入AI時,發現這是最困難的任務,AI不應該由工程團隊、某個事業部來主導,而是包含各部門高層的視野來審視點子可行性、盤點需要的資源,同時由專業團隊確認,是否和國際最新趨勢相符、是否早就有人做過、或者正好踩中一個有潛力的空缺。「這樣一來,大家不會浪費太多力氣,也能從提出者慢慢學會判斷什麼是好的創意。」

這個Committee上,沒有人被要求必須成功把工具做出來,「很無俚頭的想法也很OK啦,不然大家都不敢講話。」謝明傑笑著說。剛開始時,大家還是有些拘謹,總想著不要講錯;但如果不先提出來、先試試看,什麼也不會發生。所以這場會議的重點不是挑出最好的提案,而是鼓勵大家先勇敢開口。

謝明傑_華碩營運長
華碩營運長謝明傑。
圖/ 蔡仁譯攝影

為了鼓勵這樣的氛圍,團隊設計了一套獎勵機制:被採用的提案有獎金、表現特別好的甚至能被送去國外進修。而對於那些雖然沒被採用、但努力突破部門和自己的限制、提出新點子的人,則頒發「最佳踩坑獎」肯定努力的精神。氣氛慢慢被帶起來之後,簡報時甚至有人直接說:「我這個應該會拿踩坑獎吧。」全場笑過後,還是會認真地把這個點子拆開來討論,因為對華碩來說,比什麼都不提更糟。

「如果你只是用別人做好的東西,你永遠只是使用者。」謝明傑指出,「我們希望大家是開發者,是創造者。」

有了方向,卻缺工具?平台集結力量、推向市場

方向對齊了,執行層面又是另一層挑戰。

各部門雖然願意動手,但各用各的工具,各自找的模型良莠不齊,不僅重複浪費資源,還有資安風險,即使有人做出好用的 Prompt 或工具,也沒辦法在組織裡共享。

這時候,一個來自AOCC(ASUS Open Cloud Computing)的部門提案改變了現狀。這個團隊本身就負責電商、IT、會員管理等業務,習慣自己動手解決問題,便自發提出要打造一個「公司內的AI平台」。

「AI Hub」就這樣誕生了,它是個工具箱,也像是華碩的「第二大腦」,平台把市面上最熱門的模型——Llama、GPT、Gemini、Claude 等全都整合在一個乾淨、直覺的介面裡,員工可以在這裡把部門知識、常用的Prompt、甚至兩三千個小工具,上傳到平台互相分享。

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華碩內部AI Hub平台介面,員工可以在這個平台上管理自己愛用的AI工具和Promt。
圖/ 華碩
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AI Hub可以根據員工在公司內的角色提供不同的功能輔助。
圖/ 華碩

比如公關部門靠AI Hub做出了一個專屬的工具,可以快速檢查新聞稿的用詞、架構、內容,提升效率,也有部門做出檢查合約、供應鏈預測、客服知識庫管理等小工具。目前有超過一萬名員工都在AI Hub活躍使用,透過各種功能節省了40%以上的工作時間。

AI Hub在公司裡跑了一年多後,華碩發現它不只是個內部工具,更像是一個成熟的產品雛形。於是決定把它商品化,打包成一體機方案推出。

企業可以根據規模和需求選擇不同硬體,從H200到最新的 Blackwell 架構都有,AI Hub則做為軟體平台提供服務,企業還能跟雲服務商、SI公司一起合作,量身打造適合不同產業的解決方案。目標是讓一般企業、製造業、研究單位,也能像華碩自己一樣,快速把AI放進日常工作流程裡。

華碩AI Hub
圖/ 華碩

華碩目前還沒替AI Hub設下一個具體的營收目標,但從會議桌上的點子、到內部實驗場裡的工具、再到市場上的商品,似乎已經描繪一個完整的地圖。

「AI很厲害沒錯,但厲害的東西多的是。厲害又能有價值,這才是最難的。」謝明傑說,華碩正在尋找答案,而這答案,也許藏在每一次稀奇古怪的提案裡。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #華碩 #AI #AI工具
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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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