Gumloop是什麼？如何讓行銷人告別加班地獄？內容生成、社群監控... No Code AI工具介紹一次看|數位時代 BusinessNext

在行銷與業務的環境中，時間就是競爭力。

每天要處理的工作，包含內容撰寫、名單開發到數據分析，往往耗費超過 50% 的工作時間。重複性任務多、工具切換頻繁，加上缺乏技術支援，讓團隊無法專注在高價值決策上。

Gumloop 針對這些痛點，提供一系列 AI 模組，讓行銷與業務人員不需寫程式，就能把 AI 與自動化整合到日常流程中，實現高效率、高正確率、高產值的工作模式！

本篇內容是 NoTime NoCode 的 FB / IG 貼文「NoCode 工具箱 - Gumloop」詳細介紹說明文，如果還沒看過社群貼文的朋友，歡迎前往以下連結，看看我們製作的精美圖文唷！

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什麼是 Gumloop？

Gumloop 是一款主打不用寫程式的 No Code AI 自動化工具，讓行銷與業務人員透過拖拉式介面，就能快速建立跨平台的自動化工作流程。它內建 GPT-4、Claude、Gemini 等 AI 模型，並能與多種應用服務整合，實現內容生成、資料擷取、名單開發、社群監控、文件整理等多種任務的全自動化，無需寫一行程式碼。

為什麼行銷或業務需要 Gumloop？

在行銷與業務的日常中，至少有一半時間被重複性工作佔據：手動搜尋資料、撰寫文案、整理名單、匯出報表。這些工作雖然必要，卻耗費大量精力並延緩決策速度。

Gumloop 提供一系列 AI 模組，幫你自動完成這些耗時任務，打造行銷和業務流程自動化，確保你能專注在最有價值的任務，如制定策略、建立客戶關係、抓住市場機會。對競爭激烈的市場來說，這不只是節省時間，更是提升業績與反應速度的關鍵武器！

Gumloop 核心應用情境

SEO 行銷內容快速生成

行銷團隊常在短時間內產出多版本文案，如社群貼文、SEO 文章、廣告文案、電子報。人工撰寫不僅耗時，還受限於創意與語氣的一致性，導致輸出質量參差不齊。對大型行銷活動而言，延誤一天就可能錯過市場熱度。

透過 Gumloop AI 模組，如 Ask AI 與 SEO Writer 等，AI 可依據產品資訊、關鍵詞與目標受眾，自動生成文案，並優化 SEO 結構與行銷語氣。從構思到初稿輸出僅需數分鐘，比傳統流程快 80%！

即時社群與輿情監控

品牌聲譽管理的黃金回應時間通常不到 4 小時，但人工監控社群與媒體動態非常吃力，尤其當關鍵詞涵蓋多國語言或多平台時，更容易漏掉重要訊息。錯過回應時機，不僅可能引發公關危機，還會失去話題流量。

Gumloop 的社群與輿情監控流程，能自動爬取社群與論壇資料，並用 AI 即時分析情緒與熱度。當偵測到異常情緒或高互動內容時，系統可立即通知相關人員。

名單開發與市場研究

業務團隊每週花大量時間搜尋潛在客戶名單、更新市場資訊與競爭對手動態。人工搜尋容易遺漏，且資料格式不一致，導致後續行銷觸發流程效率低下。

使用 AI 網頁爬蟲模組，Gumloop 即可快速抓取網站資訊、即時掌握競品動態、生成個人化銷售郵件。靈活應用於名單開發、市場研究，簡單幾分鐘即可完成設定，大幅提升行銷與業務團隊效率。

文件與資料自動化處理

PDF 報告、合約與會議記錄是業務與行銷日常不可或缺的資訊來源，但人工閱讀、提取重點與分類存檔不僅費時，還有可能遺漏重要資訊。尤其是當資料量巨大時，人工整理更是一大瓶頸。

Gumloop 的 Extract Data 與 Categorizer 模組，可自動批量擷取文件重點、分類與標註，並寫入 Google Sheets，讓資訊直接進入可行動化的狀態。

Chrome 瀏覽器操作錄製

在網站上反覆操作，點擊查詢所需資料，不僅浪費時間，也容易出錯。許多這類流程雖然規律，卻因為需要人工介入而無法全自動化。

利用 Gumloop 的 Chrome 擴充功能，用戶可錄製一整套操作流程（點擊、輸入、查詢），並將其保存成可重播的自動化任務，結合 AI 擷取與處理資料。讓原本每天 30 分鐘的例行操作，壓縮到數秒完成，並確保每次操作的一致性與正確性，新進人員也可直接複製既有自動化流程使用。

3 個使用 Gumloop 的理由

多元 AI 動作功能與流程範本

大幅縮短 AI 與自動化工具的整合與學習時間，讓行銷與業務團隊快速驗證並落地 AI 自動化效益。

行銷與業務人日常繁瑣流程的救星

從自動擷取潛在客戶資料、評分到生成個人化信件草稿，大幅節省時間，有效提升轉化率。

整合瀏覽器操作錄製功能

以直覺的步驟記錄方式，快速建立自動化流程，降低技術門檻並減少設定成本。

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本文授權轉載自NoTime NoCode

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時，另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心，是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年，當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時，耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道，投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶，中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的影音光碟(Video Compact Disc, VCD)，那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著，這不只是晶片製程的改進，而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍，如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統，乃至企業伺服器與工業應用，都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業，都能看見耐能智慧身影，「我們從GPU、CPU進不去的地方出發，讓晶片像樂高積木一樣，從只需一顆晶片的穿戴式裝置，到需要多顆晶片的伺服器，都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸，耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸，耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出，新世代AI運算不再只屬於雲端，必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。

圖／數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同，」劉峻誠解釋到，語言模型要短時間內處理大量資料，但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性，這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下，成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端，運算正快速轉移至終端，從智慧家庭到醫療、車用、製造現場，都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示，GPU架構的能耗與散熱需求驚人，一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元，碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI，將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出，臺灣雖是全球GPU製造重鎮，但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU，卻沒有自己的算力，」他語帶無奈，「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施，國家的核心技術與自主權將受制於人，不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機，耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標，開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際，耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發，並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下，以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術，提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI，晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下，耐能智慧得以加速開發新一代晶片，這不僅是十年研發累積的成果，更是政策資源與技術創新的結合，象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新，使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品，效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一；以往需10瓦才能運行的任務，現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷，而我們不用，」他笑著說，而這就是低功耗的力量。

這樣的設計，使KL1140成為真正能落地的AI晶片，既可部署於穿戴、車用與工業場域，也能堆疊成伺服器模組，實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助，耐能智慧不僅強化晶片設計，更能整合模組、子系統與軟體生態，打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案，邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露，目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案，協助能源與環境條件嚴苛的地區，利用該晶片低功耗與高算力的特性，順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU，而是在打造更聰明的AI，」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主，更是能源自主。」他認為，晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發，邁向整體系統構建，具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世，不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局，更代表臺灣在全球生成式AI時代中，擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義，臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中，算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為，臺灣若要在這場變局中保持主導權，必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片，而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路，到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範，耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來，耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構，讓臺灣不僅能製造世界的晶片，更能定義世界的智慧。

｜企業小檔案｜
- 企業名稱：耐能智慧
- 創辦人：劉峻誠
- 核心技術：專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額：新台幣6億7520萬元

｜驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介｜
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作，所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」，目標在於藉由半導體與生成式AI的結合，帶動各行各業的創新應用，並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下，經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」，以實質政策補助，於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局，以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭，並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。