「沒有神祕武器會救你!」Anduril創辦人:別期待美國,台灣得靠上萬架無人機嚇阻北京
「沒有神祕武器會救你!」Anduril創辦人:別期待美國,台灣得靠上萬架無人機嚇阻北京

8月4日,Anduril創辦人Palmer Luckey在台大演說時表示,創立Anduril的目標是打造具嚇阻力的先進防衛科技,即使這些行動不被喜歡或被貼標籤,他們仍認為這項使命至關重要。

與傳統國防承包商不同,Anduril以「國防產品公司」定位自己,先自行投資開發產品,再以成果面對客戶,而非用簡報提案換預算。這種商業模式讓他們能更快速有效行動,因為他們不依賴納稅人資金試錯,而是以企業家精神和風險承擔態度打造實用技術。

編按:以下內文為演說摘要,將以Luckey為第一人稱呈現:

真實戰場的啟示:烏克蘭教了我們什麼?

2022年戰爭爆發後,我親赴烏克蘭前線,協助部署我們僅用兩週打造出來的系統。烏克蘭人以極高效率使用廉價但精準的無人機,顛覆了戰爭傳統。他們用數千美元的四軸飛行器,跨境攻擊俄羅斯,證明了科技如何以低成本達成不對稱優勢。

俄羅斯原以為這場戰爭會在三天內結束,但事實證明,烏克蘭的科技應變力與意志,讓這場戰爭撐過三年以上。

這場戰爭帶給我們兩大啟發,第一,當獨裁者說出他們的意圖,我們該相信。他們不是開玩笑。普丁早在多年以前就表達了重建蘇聯的野心,而我們太晚才正視。

第二,真正能阻止戰爭的,是壓倒性的科技實力。舊彈藥庫裡的過時武器,不足以嚇阻野心者。現代國防必須仰賴AI、精準打擊系統與防空系統——這些技術無法一蹴可幾,需要長時間、巨大投入,還有最優秀人才的參與。

台灣的戰略機會:科技工業國防復興

這些教訓與你們有何關係? 因為台灣正處於全球威權擴張的前線。前總統蔡英文曾說:「烏克蘭今天的處境,明天可能就是台灣。」

我們也應正視習近平的言論。他從不掩飾武力統一台灣的意圖,並正以實際行動建構達成這一目標的軍力。他的造船、飛彈計畫和空軍演訓密度都在持續上升。

台灣擁有全球頂尖的半導體和電子製造能力,這使台灣成為全球最有潛力推動國防技術革新的地方之一。我說這番話不會對義大利說,因為我們都知道他們短期內不會開始生產高階晶片。

台灣的強項在於人才、技術、資本與政府的支持密切結合。這是一場全面的動員:不只是軍人,而是每位工程師、焊工、設計師、企業家。打造一個真正有防衛能力的國家,需要整個產業的重構。

兩種未來情境:被侵略 vs 被嚇阻

設想兩種未來。
第一種: 2029年,中國下令入侵台灣,但台灣已準備好。成千上萬台AI無人機、自主水面與水下載具、防空系統有效攔截來犯之敵。入侵失敗,中共野心破滅。
第二種: 更好的未來。習近平的將領告訴他,入侵台灣必敗無疑。他們計算過,代價太高。於是他選擇不戰,台灣因自身科技實力而成功嚇阻戰爭,守住了自由。

這些未來只有在台灣這些最聰明的工程師與科技工作者願意投入其中時,才會發生。 別期待美國或其他國家會救你們,沒有神祕武器會從天而降。只有你,只有我。

響應這份召喚,勇於創造、勇於守護。為自由而戰,不屈不撓。

Anduril創辦人Palmer Luckey
Anduril創辦人Palmer Luckey
圖/ 黃詩媛拍攝

編按:以下為現場QA片段,經過人工編輯摘要而成。

Q1:現在在國防工業領域的學生該學些什麼?

拉奇: 在Anduril,我最欣賞的工程師,是那些因為熱情而主動創造的人。不是為了學分、不是因為工作要求,而是他們純粹想做,就花時間動手做,創造出本來不存在的東西。

這可以是任何事,例如一個有趣的AI專案、一輛改裝車,甚至是一種全新的料理方式。這種自發性的創造力,遠比課堂作業或例行工作來得動人。

我們在招募時,不拘科系或技能領域。設計、UI/UX、AI、視覺模型、機械科學、空氣動力學……都需要。但共通點是:我們尋找真正熱愛創造的人。

Q2:你們打算建立一支台灣本地團隊嗎?你們是否打算利用台灣的ODM模式來擴展?你們的策略是什麼?

  • 拉奇: 我們已經在台灣設立辦公室,並積極招募在地工程人才。這不是我們第一次在國際擴展,我們在澳洲與海軍合作潛艦專案的經驗,就是一個成功範例:該團隊從一人擴編到四百人,只花了兩年時間。我相信台灣團隊也會快速成長。

關於ODM模式,我們早已與台灣的代工廠合作,許多零組件都用於我們在美國的專案。我也長期在美國政界倡議,強化與台灣在武器與國防技術製造上的協同。目前,我們已收到來自台灣ODM的完整報價,包括彈藥與無人飛行平台等原型製造項目。雖然成本略高於美國本地製造,但我們正積極優化成本結構。

我們希望吸引原本投身於消費電子、汽車或半導體產業的台灣人才,投入國防安全領域,這正是 Anduril的使命。同時,我們也看好與台灣製造業的合作潛力。生產手機、筆電、相機與遊戲機的能力,與製造大規模自主彈藥、攻擊型無人機和感測器所需的技術,其實非常接近。

我們已經看到,這些技術可以無縫整合在同一條產線上,由同一批工程師操作,從民用產品切換到軍用裝備,這種轉換能力極具戰略價值,也令人興奮。

Q3:你對如何建立一個「民主友善」的供應鏈有什麼建議?

拉奇: 關鍵是態度必須極度積極。你需要指派一位不只是負責「完成任務」的人,而是那種有強烈信念、幾近狂熱的意識形態實踐者。他們不能只滿足於「合法」,而是要挑戰合法之外的現實依賴。

以Anduril為例,兩年前我們就已完全符合美國對中國供應鏈的法律規範——但我們很快發現,合規不代表真正脫鉤。

舉例來說:你可能在一個友善國家買了一個產品,標示也確實來自該國,經美國加工後銷售,但它的關鍵原料其實仍是中國的稀土金屬。從法律上沒問題,從實質上仍然依賴中國。

再舉個例子:你用的黏著劑成分來自非中國,但所附的特殊塑膠薄膜,全世界只有中國一間工廠能生產。即使這個薄膜沒有進入最終產品,只要沒有它,你就無法生產。這就是關鍵性依賴。

企業經常忽略這種潛在風險,自我安慰:「反正現在也沒出事」。但真正負責任的做法,是找出那些即使中國完全退出地球,你依然能正常生產的方式。

所以,我的建議是:找那種願意持續追問、永遠不滿足於形式合法的人。當團隊說「我們已經脫鉤成功」,這個人會跳出來說:「還沒。他們還能找到你的破口。」

在Anduril,我們有個制度叫「非辯護方審查」(non-advocate review)。這意味著,我們會指派一個不代表供應鏈團隊的人來找碴,站在對立面審視決策,逼你面對盲點與脆弱點。這才是建立真正可靠供應鏈的方法。

Q4:做為一家產品公司,你如何決定要做什麼?

拉奇: 一家產品公司最大的風險之一,就是陷入我們所說的「蝙蝠車」陷阱。也就是為了「酷」、「吸睛」而開發某項技術,卻忽略它是否真正解決了現實中的關鍵問題。

為了避免這種情況,我們在每項產品開發前,會進行四步測試:

1. 是否解決了五角大廈的「最高優先事項」?
產品必須對國防部而言是當務之急,否則你再聰明的設計也可能淪為無用。只有當它列入五角大廈的核心需求,才有機會享有快速核准、破例部署等資源與通道。反之,若只是次要項目,幾個月的進度可能會變成幾年的瓶頸。
2. 國會是否在乎?
雖然這部分看似政治,但在美國,最終決定撥款的權力在國會。如果國會不認為這件事重要,那麼即使產品成熟,他們也可能拒絕採購。這不是我們樂見的現實,但我們必須誠實面對。為了避免資源錯置,我們會主動評估項目的政治可行性,否則就只是為了自我滿足而燒錢。
3. 其他人是否做得很差?
我們不會去搶那些已經有人做得很好的領域,因為即使打敗對手,也不是最佳的資金使用方式。我們寧願選擇那些現有產品和服務明顯低效的領域——那些本該被淘汰的解決方案與廠商,然後我們進場徹底改變遊戲規則。
4. 這是我們做得好的事嗎?
聽起來很基本,卻常被忽略。有些技術我們幾年前還無法勝任,因為缺乏相應的人才與能力。但隨著團隊擴編、專業累積,例如太空推進、電子作戰、定向能量武器等領域的專家加入,原本無法勝任的任務,如今也在我們的實力範圍內。

這也是一種時機判斷:我們現在能不能做好?如果還不行,我們需要補齊哪些能力?例如:需要具備高 Delta-V火箭推進經驗的人才?那就先找人、建團隊,等條件成熟再啟動開發。

這就是我們在Anduril決定「該做什麼」的方法。一套既理性、也務實的決策框架,讓我們避免浪費資源打造「看起來很酷但沒人需要」的產品,並確保我們專注投入那些真正能創造價值、改變戰局的項目。

Q5:關於AI武器的倫理問題,由AI控制是更道德還是更不道德?

拉奇: 國防是一個不能容許妥協的領域,你在道德上無法承擔不使用最佳工具的風險。做飯、換機油時,用錯工具或材料,大不了只是不好吃或多花點修理費。但在戰爭中,錯誤的選擇會讓人喪命。如果你讓不夠優秀的人,使用不夠精良的技術來完成任務,那些原本可以活下來的人,就會白白死去。

這並不是AI的專屬問題,而是所有科技在軍事應用上的核心倫理問題:你是否有責任使用最精確、最有效的技術?你是否應該只殺死為達成任務所「必須」殺的人?

我理解那些反對聲音,例如聯合國曾提出「機器人不應該殺人」、「演算法不該扣下扳機」這類聽起來很高尚的主張。但實際上,如果我們讓武器無法區分俄羅斯坦克和載滿學童的校車,真的更道德嗎?

很多人說:「但AI武器不完美啊。」但沒有一種武器是完美的。戰爭本身就是地獄。重點不是完不完美,而是——它能不能讓狀況變得更好?如果AI武器在一千次中有九百九十九次做出正確選擇,那仍然遠勝過傳統的「笨武器」。

我們的選擇從來不是「AI武器 vs 沒有武器」,而是「更聰明的武器」與「愚蠢的武器」之間的選擇。 在現實世界中,外交手段的可信度,常常來自其背後那個真實存在的、致命的威懾力量。而這個力量的品質與道德高度,取決於我們是否用最好的技術去打造它。

所以,當有人問我:「帕爾默,你怎麼能為AI武器辯護?」我會說:我們早就用自動武器系統判斷目標了。你以為陷阱是什麼?其本質也是一種「自主武器」。

人類幾千年來一直在設計這種系統。現在,我們有機會讓它們更準確、更可控,甚至更人道。你若真的關心武器的倫理,就應該親自參與、推動改變。你有兩個選擇:

  1. 自己投入研究與設計,用你的才華打造出真正安全、精準的系統。
  2. 把這件事交給那些能力比你差、道德感比你低,而且對結果沒那麼在意的人。

我承認,傳統武器工業過去確實是由那些「不會為武器失眠」的人所建立的。但這也是我決定投入這個領域的原因。因為如果有比他們更有良知、更有能力的人願意參與,世界就可能變得不一樣。

這就是我對AI武器倫理的看法:不使用最好的技術,本身才是不道德的。

延伸閱讀:美國國防獨角獸Anduril來台設辦事處!讓產業大咖齊聚的一場演說,揭示台灣哪些機會?

責任編輯:李先泰

關鍵字: #無人機 #AI
往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓