席捲皇后大道中
席捲皇后大道中
2000.03.01 |

二月十八日,台灣媒體大幅報導和信超媒體將於當晚在那斯達克掛牌的消息。同一天,香港也很熱鬧,由香港首富李嘉誠投資的Tom.com公司的股票,開始公開認購,香港到處可見大排長龍的人潮,中環皇后大道中的匯豐銀行週遭還得動用警察出面維持秩序。這一則消息同樣佔據香港的南華早報、信報、明報和經濟日報的重要版面。
三年前,香港回歸夢醒,地產價格大幅滑落。兩年前,在亞洲金融風暴衝擊下,香港政府力抗投機客炒作,香港股市一度緊張。一年前,香港的景氣還在緩步復甦。到今年,香港經濟已走出新局,恆生指數頻創新高,到二月中已突破一萬七千點。
網路產業正在香港發燒,聲勢之大已超越地產業,成為香港最熱門的話題。Tom.com網站推出兩個月,商業模式還不清楚,但認購金額已超過一千倍,全香港六百萬人有超過一百萬人認購,亞洲華爾街日報形容「就像買彩券一樣。」
一年半前,香港的創投還很少投資網路公司,現在投資網路公司已經變成香港的全民運動。「太瘋狂了,」經營化妝品網站的looks.com創辦人史密斯(Ian Smith)睜大眼睛搖搖頭,「這實在太瘋狂了。」

**國際化資源機動搶進

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與華文世界的中國、台灣和新加坡不同,在香港網路扮演重要角色的,是掌握資源的傳統企業。香港一向以自由市場經濟著稱,政府對產業發展甚少介入,加上資本市場發達,企業對商機的嗅覺敏銳,而且兌現商機的速度非常快。
香港六百多家上市公司中,超過四分之一喊出要投資高科技業。雷曼兄弟(Lehman Brothers)通訊與網路產業分析師周立明指出,今年將是香港傳統企業大舉投入網路產業的一年。
除了李嘉誠的和記黃埔和長江實業之外,新鴻基、信和以及新世界等地產集團,都積極進軍網路業。信和科技集團執行長劉助觀察,亞洲金融風暴結束後,地產公司就陸續將資金轉到網路業,因為地產交易多是用現金,地產公司手上的資金變現性很強,有利於進行轉投資。
信和科技集團是信和集團旗下的創業育成中心,結合矽谷、台北、北京、新加坡和以色列各地的資源,一開始就形成一個國際網路,專門培育剛成立的網路和通訊公司。「以麥當勞連鎖店的方式來做,可以更快達到關鍵質量,看到效果,」劉助採用與傳統創投完全不同的策略。

**百花爭鳴後來居上

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地產公司擁有辦公大樓和住家,等於掌握最接近消費者的「最後一哩」(last mile),有利發展寬頻服務和電子商務,使得原本被認為價值滑落的實體資產,搖身一變成為聚集流量的通道。去年下半年,新鴻基就推出住宅寬頻上網,用戶在家中開機,直接連結到新鴻基的入口網站,可以瀏覽內容和購物。
與美國相比,亞洲網路產業還有三年落差,仍處於早期階段,要看到獲利或成功故事還需一段時間。也因此,資本市場的支持非常重要。香港在去年下半年推出的創業板(Growth Enterprise Market, GEM),是亞洲第一個類似美國那斯達克的科技類店頭市場,突顯香港急於想成為區域性的網路經濟中心。
綜合《時代》雜誌和《亞洲華爾街日報》的估計,今年亞洲將有一至兩百家網路公司上市,這些公司有一部份會到那斯達克掛牌,但多數會在亞洲上市。這使得創業板被香港寄予厚望。
目前創業板已有十家公司上市,審查中的還有三十家以上。「案子多得來不及看,」本身也是創業板審查委員的劉助指出。創業板目前有二一位審查委員,分別來自產業、銀行、會計、律師和創投等領域。

**作為中國門戶的有利角色

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今年六月,香港股市更將開放外國投資人直接上網買賣股票,眾多網路業者都看好這個市場。
美國線上(AOL)香港分公司總經理劉靜妍指出,公司已和券商合作,一定會推出網路下單服務。
香港一直是中國對外的門戶,隨著中國概念在網路產業不斷發燒,香港也抓緊地理和政治優勢,積極營造網路商機。劉靜妍正在規畫,將熱門的一百項中國商品,放到美國線上網站,賣給美國線上的兩千一百萬用戶。
而最徹底實現中國概念的,則是中華網(China.com),創辦人葉克勇早在九四年就想到這個概念,商業思惟清楚而準確。中華網在香港成立、到美國上市、賣中國概念、使用者則遍布亞洲多國。
成功上市取得資金後,中華網開始購併和投資其他網站,並擴充據點,還將業務範圍延伸到幫客戶建網站和銷售網路廣告。「對於中國,我有二十年的計畫,」在香港銅鑼灣面海的辦公室裡,葉克勇很有信心地說。中華網最近剛又在美國完成一次現金增資(secondary offering)。

**東方之珠展現數位光芒

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香港自由的商業環境,促成許多新的商業機會,而高度競爭壓力則讓業者絞盡腦汁,嘗試新的模式和服務。
第三大行動電話服務業者數碼通(SmarTone),是香港第一家推出無線上網業者,並同時經營有線上網業務,也和雅虎合作成立網站,還推出每月線上購物金額達68塊港幣,就可不限時數上網的服務。數碼通也預計在今年底推出寬頻連線服務。「網路產業太競爭了,大家都在搶市場和搶人,我們得趕快實驗各種機會,」數碼通互聯網服務部高級經理盧偉強指出。
各式各樣的網路廣告,正搶佔香港地鐵出入口的廣告位置、以及路上和公車上的廣告看板。
為了釋放更多人才和資源到網路產業,香港的大學已開放教授可以留職停薪、保留原有宿舍到外面創業,並且可將學校的研究成果帶出去。
對香港來說,瘋狂投資網路股的激情雖然開始,但終究會回歸正常。對所有的網路公司而言,最重要的是趕緊搶佔關鍵位置。
雷曼兄弟分析師周立明比較,目前亞洲的網路產業,各領域還沒有產生具有主導力量的霸主,像美國亞馬遜在網路零售業的地位一樣,這是亞洲網路公司下一階段面臨的挑戰,開始會出現很多失敗和購併的案子。
昔日的東方之珠,正努力轉型為數碼港,成就新的風華。自由開放的商業環境、有活力的資本市場、加上商業思惟敏捷的香港商人,塑造香港獨樹一格的網路經濟模式,也為成形中的華文網路經濟,提供多項參考經驗。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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