專訪Cake|當AI巨獸都要做「求職平台」,我還有搞頭嗎?OpenAI為何想踏進這塊市場?
專訪Cake|當AI巨獸都要做「求職平台」,我還有搞頭嗎?OpenAI為何想踏進這塊市場?

某個週一的早上,求職和履歷平台Cake的創辦人暨執行長劉君羿,收到同事分享的訊息:OpenAI要做求職平台了。

OpenAI的估值是3,000億美元(約為新台幣9兆元),Cake沒有公布過估值,最近一輪的募資是2023年完成的1.5億元A輪。講大鯨魚和小蝦米,或許還有點不夠。

收到消息的劉君羿並沒有感到超級意外,「壓力當然是有,我也有想過OpenAI可能會做些什麼產品,求職平台對他們來說,就是臨門一腳的事情。」他想了一下補了一句:「其實OpenAI要做很多事情,都是臨門一腳的事情。」

把履歷給ChatGPT、它給你職缺,只要夠精準,求職平台就會被顛覆

為什麼劉君羿說,OpenAI做求職平台有點順理成章?

「最簡單、最簡單的方向,就是你要找新工作就先跟ChatGPT講、想有新的職涯發展就跟ChatGPT講,ChatGPT有辦法吐出一堆職位。」劉君羿說,「如果媒合得夠精準,所有的求職平台都會被顛覆掉。」

挺合理的想像。不過,事情還沒有進展到那個地步。根據OpenAI的官方部落格,他們要做的事情有2件:一是 就業平台 ,媒合「需要AI才人的企業」與「具備AI技能的求職者」;二是 認證計畫 ,推出AI技能認證,目標在2030年前協助千萬名美國人獲得AI技能認證。

劉君羿也許可稍稍鬆一口氣,因為看起來OpenAI的計畫圍繞在AI認證,且現在並沒有「連結」(connection)的概念,所以如媒體所說要取代LinkedIn,可能還沒有這麽快。

但怎麼可能放鬆。不管在不在AI時代,大企業只需要動動手指的力氣,對於一票新創來說可能就是海嘯。「最極端的情況就是求職平台完全被取代。現在我的壓力來自於有多少時間,可以讓我們把護城河挖深,在所有人被顛覆的時候,還可以有一席之地。」劉君羿說。

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累積「檯面下」的數據,Cake:希望有一天做到「獵頭普及化」

Cake以履歷製作平台起家,延伸出求職平台和獵頭2項服務。在全球擁有800萬用戶,其中20%來自台灣,其他來自印尼、美國、越南等地;合作的企業超過1萬家,包含Google、台積電、UNIQLO等代表性企業。

履歷和求職平台Cake
Cake以履歷製作平台起家,延伸出求職平台和獵頭2項服務。
圖/ Cake

劉君羿認為,Cake的護城河就在這些數字的背後,「有2個方向可以不被取代,一個是工具型的,像是通訊工具LINE、文書處理工具Word;另外一個就是你手上有深層的數據。」當然重點在於後者。

先前提到ChatGPT可以媒合工作的狀況,比較偏向「文字」上的媒合。AI先閱讀企業開出的職缺描述,以及工作者履歷,找尋兩者之間契合度。

「但我們有檯面下的數據,像是企業真實偏好的人選類型、喜歡看什麼樣的履歷、真的約了什麼樣的人去面試、提供的薪資範圍等。」劉君羿說。這些真實的「職缺、面試、錄用數據」可以在未來被丟進AI裡面,更精準地推薦工作給求職者,「我們希望做到給你2個職缺,至少有1個你願意去面試。有點像是讓每個人都能擁有獵頭的服務。」

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在當前的求職市場中,存在一個巧妙卻深刻的二元結構:高階人才依賴獵頭的私密網路,他們的履歷不會輕易曝光;而廣大的一般人才則透過公開平台尋找機會,卻難以敲開頂尖職缺的大門。

這兩者之間形成了一道隱形的牆,導致資訊無法有效流動。許多潛力優異的人才可能因此被埋沒在海量履歷中,而企業也錯失了發掘這些潛力股的機會,「有點像是冰山,企業永遠都只能看到一部分的人才、人才只能看到一部分的職缺。」劉君羿說,「所以我們的目標就是累積數據,幫助大家找到『合適』的工作。」

這樣就夠了嗎?

這是劉君羿思考的機會點,也是Cake未來的發展路徑。不過,這樣就能保證不被AI巨頭打敗嗎?

「老實說,我真的不知道。」劉君羿說,「假設AI巨頭終有一天可以做到(超精準的工作媒合),那我就把公司收起來,也只是用問題掩蓋問題,換個跑道也還是要跟AI競爭。」他停頓了一下,「除非到山上隱居啦,不然你也只能好好面對這些挑戰。」

這個「不知道」或許是這場關於生存焦慮的對話中,最真實的註腳。在這個連巨頭都無法預測下一步的時代,任何關於「必勝策略」的豪言壯語,都顯得有些廉價。所有創業者都有共同的核心困境:當未來是一片迷霧,你要如何啟航?

Cake的答案,就是不再執著於尋找那張完美的地圖,而是選擇先把船造得更堅固,然後迎向砲火猛烈的AI未來。因為,當所有人都「不知道」的時候,誰能持續行動、持續修正,誰就最接近勝利。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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