讓甲骨文股價狂飆背後的科技巨人,Larry Ellison是什麼來頭?學習慾強、敢冒險、81歲還在拚!
讓甲骨文股價狂飆背後的科技巨人,Larry Ellison是什麼來頭?學習慾強、敢冒險、81歲還在拚!

2025年9月10日,甲骨文(Oracle)股價暴漲43%,創下自1992年以來最大單日漲幅,讓共同創辦人賴瑞·艾里森(Larry Ellison)身家一度躍升至3,930億美元,短暫登上全球首富。艾里森出身單親家庭,兩度輟學,受IBM科學家啟發創辦甲骨文,帶領公司歷經破產邊緣與網路泡沫挑戰,屹立近半世紀。

2025年9月10日,甲骨文(Oracle)股價在一天之內暴漲43%,創下自1992年以來的最大單日漲幅,也讓共同創辦人賴瑞·艾里森(Larry Ellison)的淨資產單日飆升至3,930億美元,短暫超越特斯拉執行長馬斯克,成為全球首富。

雖然馬斯克現在又回到榜首了,但這一刻,足夠讓外界對這位現年81歲的科技老將投以全新目光。究竟這位從布朗克斯出生、輟學又創業,歷經風霜、充滿爭議與驚奇的男人,是怎樣的人?

因養母去世輟學、打工自學累積程式設計基本功

1944年8月17日,未婚的絲佩爾曼(Florence Spellman)在紐約布朗克斯(Bronx)生下了艾里森。出生不久後,艾里森染上肺炎,身為猶太裔的親生母親無力撫養,就讓姑姑與姑丈收養了艾里森,這位矽谷傳奇就在貧困的芝加哥南區,與中產家庭的背景下長大成人。

求學時期,艾里森先後進入伊利諾大學香檳分校(UIUC)與芝加哥大學,但都沒能完成學業。在伊利諾大學時是因為養母過世輟學,到了芝加哥大學也只念了一學期。

1966年,22歲的艾里森搬到加州柏克萊城找工作,落腳在當時正快速崛起的科技重鎮矽谷旁,許多同儕還在為高學歷苦讀,艾里森已接觸各類工作:他進過富國銀行,也待過主機公司Amdahl,還靠自學和實戰經驗,打下設計程式的基本功,為日後的創業鋪路。

受IBM科學家啟發,催生甲骨文

1970年後期,IBM科學家Edgar F. Codd提到一種革命性的資料儲存方式——「關聯式資料庫」(relational databases),艾里森被這新穎的概念啟發,認為這將改變全世界處理資訊的方式。

艾里森和3位合夥人只用兩千美元當創業基金,成立了「軟體開發實驗室」(Software Development Laboratories),這便是甲骨文的前身。

SDL曾一度短暫改名成「關聯式軟體公司」(Relational Software),直到1982年才正式定名為甲骨文(Oracle Systems),1986年甲骨文營收達5,500萬美元,成功上市,進入大眾視野。

學習慾強、敢冒險!在位37年的科技暴君

艾里森是一個矛盾卻充滿魅力的人。他身上有幾個鮮明特質:學習慾強、愛冒險、不斷挑戰自己,並且永遠願意擁抱新事物。

他是一個不斷自我學習的人。哪怕在執掌公司長達37年後,終於在2014年卸下CEO職位,艾里森明明可以退休了,卻還是牢牢抓著董事長與技術長(CTO)的角色不放掉,確保技術方向由他定調。

艾里森同時也是天生的冒險家。他的收購手筆一向大膽:先以103億美元拿下 PeopleSoft,再將Sun Microsystems收入口袋,一併掌握MySQL等關鍵技術,大幅擴充公司版圖。這些外界眼中的高風險賭注,最後證明他賭對了。

1990年代初期,甲骨文曾因財務誤判陷入破產邊緣,艾里森不得不大幅裁員、重整團隊。但他撐了下來。僅僅兩年後推出的Oracle7成為熱銷產品,讓公司起死回生,重新站穩市場,並有實力正面迎戰Informix等強勁對手。

接著,他又敏銳捕捉到網路泡沫時期的需求,讓甲骨文的資料庫成為無數新創公司的後盾。如今,歷史彷彿再次重演。艾里森再一次嗅到了時代變化的氣味:AI崛起。這回艾里森看到了,「AI熱潮」勢必激起雲端基礎設施的龐大需求。就像當年他預見了網路的誕生,電腦資料的儲存方式將被重新定義一樣。

活在自己節奏裡的矽谷巨人

事業之外,艾里森的生活也展現「活在自己節奏裡」的本色。

艾里森的興趣與資產版圖橫跨多個領域。他幾乎買下整座夏威夷蘭奈島(Lānaʻi)98%的土地,親自推動永續農業、蓋度假療養聖地;在加州則擁有多處豪宅。至於生活方式,他從不掩飾對奢華的喜好——遊艇、帆船、名錶收藏,樣樣都少不了。

感情世界同樣高調,他至今已結過五次婚,現任第六任妻子比他小近半個世紀,這些選擇經常成為媒體焦點,引發外界爭議,但他顯然毫不在意,始終以「按照自己的方式活著」為信條。

雖然出身平凡、兩度輟學,艾里森卻善於捕捉趨勢,從資料庫到雲端、再到 AI,他總能提前看見產業轉折點。或許正因早年的經歷,他更容易跳脫傳統框架,不受體制束縛。對他而言,旁人的眼光從不是指南針,他選擇用自己的節奏走出一條獨特的路。

如果要用一句話形容艾里森,那就是:他是一個不斷挑戰邊界的人。無論在技術、商業,還是私人生活,他從不循規蹈矩,卻活得真實而徹底。

艾里森不只是甲骨文的創辦人,或一時的全球首富。他從布朗克斯的孤兒少年,一路走到全球科技舞台的巔峰,能帶領甲骨文這頭「上古神獸」在激烈的科技叢林裡存活近半世紀,本身就是一段傳奇。

本文授權轉載自《商業周刊》,原文標題為:科技暴君、81歲還在拚!把上古神獸甲骨文變成飆股的男人艾里森

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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
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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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