在矽谷大亂鬥中買下獨角獸Windsurf,CEO首揭收購策略:我看到了這些「AI寶藏」!
在矽谷大亂鬥中買下獨角獸Windsurf,CEO首揭收購策略:我看到了這些「AI寶藏」!

AI程式新創Cognition AI近日宣布完成一輪約4億美元的募資,估值已飆升至102億美元。這筆資金不僅使其估值在短短數月內從3月的40億美元翻倍,更是在該公司收購另一家AI程式公司Windsurf資產後不到兩個月發生。

Windsurf的收購案發生在今年7月,過程跌宕起伏:先是OpenAI傳出以30億美元收購,而Google在7月截胡、以24億美元挖角Windsurf共同創辦人以及核心研究團隊,然後在不到一週的時間內,AI新創Cognition又宣布直接收購Windsurf。

「Windsurf收購案,讓我們擁有一套更完整的AI程式產品了。」Cognition共同創辦人暨執行長Scott Wu接受《VentureBeat》採訪時說,並首度深入分享這樁引發矽谷熱議的收購案,解釋這2項里程碑將如何形塑公司未來的戰略與發展方向。

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Cognition共同創辦人暨執行長Scott Wu首度解釋收購Windsurf的原因。
圖/ 20VC with Harry Stebbings

Cognition是誰?成立一年營收就飆升73倍,Peter Thiel都捧錢投資

Cognition是一群工程師成立的,他們的願景很「AI」:讓工程師轉型為「建築師」,專注於解決最艱鉅的程式問題、創造程式軟體,同時將繁瑣任務交由代理(autonomous agents)支援。

Cognition推出的AI編碼工具Devin,被譽為「全球首位AI軟體工程師」,自2024年3月首次亮相以來,迅速在開發者社群中取得關注,甚至吸引PayPal共同創辦人彼得提爾(Peter Thiel)的投資。Devin讓開發者以自然語言指令驅動,並自動生成程式碼建議,大幅減少人為介入。

延伸閱讀:全球首位AI工程師「Devin」誕生!5分鐘做出網站,還能debug,背後10人團隊揭秘

在收購Windsurf之前,Devin的年度經常性收入(ARR)呈現爆炸性增長,從2024年9月的100萬美元飆升至2025年6月的7,300萬美元。Cognition也聲稱,自成立兩年以來,其淨資金流出(net burn)一直控制在2,000萬美元以下,顯示其高效的成長模式。

混亂中迅速收購Windsurf,Cognition創辦人:我看到的是能互補的「寶藏」

Windsurf的收購案在矽谷引起軒然大波,其過程充滿戲劇性。

Google在7月斥資24億美元挖走了Windsurf的共同創辦人Varun Mohan、Douglas Chen及大部分頂尖人才,形成了一樁「反向人才收購」(reverse acqui-hire)的交易。這使得Windsurf的其餘員工陷入了不確定性。然而,就在Google挖角幾天後,Cognition迅速出手,收購了Windsurf的剩餘資產,包括產品、品牌、IP資產以及Google尚未挖走的約250名員工。

Scott Wu透露,他們是在Google挖角消息傳出的同一週五晚間才得知Windsurf「分拆」的消息。當時Cognition很快就主動聯繫Windsurf,進行了迅速的對話,並在週末內就達成收購協議。

Scott Wu認為,儘管外界視Windsurf剩餘團隊為「軀殼」,他卻看到了「寶藏」——包括 傑出的產品、龐大的客戶群、程式碼、數據、專有IP和一支優秀的團隊 。

「當前的AI程式工具主要有兩種形式:IDE和代理(Agent),」Scott Wu解釋,Cognition看準了Windsurf在整合開發環境(IDE)和多模型支援方面的優勢,而Devin則專注於多代理任務執行。兩者更像是互補:IDE在細節處給予即時協助,Agent則負責跨檔案、跨流程的自動化。

Devin示意圖
Cognition的產品Devin以代理為主要任務。

收購Windsurf後,Cognition的企業年度經常性收入(ARR)在七週內增長超過30%。由於收購前兩家公司的企業客戶重疊率不到5%,這創造了巨大的交叉銷售機會。目前,包括高盛(Goldman Sachs)、花旗(Citi)、戴爾(Dell)、思科(Cisco)、Palantir、Nubank和Mercado Libre等領先企業客戶,都在使用Cognition和Windsurf整合後的平台。

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矽谷AI競爭激烈,除了搶人還要砸錢

不過,收購一個月後Cognition就裁掉了Windsurf 30名員工,並向剩下的200多名Windsurf團員發出一封信:走人,或是留下來接受「996工作制」,也就是每週進辦公室6天、超過80小時工時的高壓條件。

Scott Wu坦承,Cognition擁有「非常非常緊密的文化」,這並非適合所有人,所以才會和Windsurf團員提出協議。儘管這造成一定程度的爭議,卻也顯示當前矽谷在AI徵才和競爭上的激烈程度。

延伸閱讀:996工作制逆襲矽谷!AI新創每周工時上看80小時:矽谷怎麼了?為何員工有了AI命更苦?

這次4億美元的募資由Founders Fund領投,並獲得了Lux Capital、8VC、Elad Gil等現有投資者,以及Bain Capital Ventures和D1 Capital等新投資者的加碼投資。

微軟的GitHub Copilot、亞馬遜Kiro、Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex等巨頭及眾多新創公司都在爭奪AI城市市場,Cognition將Devin的多代理任務執行與Windsurf的IDE和多模型支援相結合的策略,正直接應對企業對部署彈性、數據安全以及大規模協調並行代理的需求。

Scott Wu對AI領域的未來充滿信心,他認為AI是「我們一生中最大的技術變革」,甚至可能超越網際網路。

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本文授權轉載自創業小聚

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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