貝佐斯參戰!出任AI新創「普羅米修斯計畫」CEO:自掏腰包投資62億美元,全為了「實體任務」?
貝佐斯參戰!出任AI新創「普羅米修斯計畫」CEO:自掏腰包投資62億美元,全為了「實體任務」?

亞馬遜創辦人傑夫.貝佐斯(Jeff Bezos)在2021年卸任執行長職位退居幕後,如今貝佐斯將加入他共同創立的AI新創「普羅米修斯計畫」(Project Prometheus)擔任共同執行長,重返第一線戰場。

貝佐斯將與維克.巴賈吉(Vik Bajaj)博士共同擔任普羅米修斯計畫的執行長。巴賈吉是一位物理學家兼化學家,曾是Google的「登月工廠」X部門(The Moonshot Factory)的主管,與Google共同創辦人謝爾蓋.布林(Sergey Brin)緊密合作,催生了Verily等開創性計畫。

擁62億美元資金,貝佐斯AI新創要助力工業製造、航太領域

普羅米修斯計畫已經獲得高達62億美元的資金,其中部分來自貝佐斯本人。這個數字遠超同領域的其他新創公司,例如由前OpenAI員工創立的Thinking Machines Lab今年獲得的20億美元融資。

不同於現在許多專注於軟體服務的AI新創,普羅米修斯計畫的願景不僅止於軟體世界,而是將AI應用於「實體任務」。公司的核心目標,是利用AI來加速工程和製造流程,專注於電腦、汽車和至關重要的航太領域。

這項聚焦於實體世界的技術方向,被為與貝佐斯的太空夢有著密切關係。貝佐斯創辦了航太公司藍色起源,他曾預言在未來幾十年內,將有數百萬人居住在太空。而要實現這個目標,先進的機器人和AI是關鍵。

貝佐斯指出,「如果你需要在月球表面或其他任何地方做一些工作,我們將能夠派遣機器人去執行,那將比派遣人類更具成本效益。」

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貝佐斯曾創辦航太新創Blue Origin,這次普羅米修斯計畫致力的方向,也被認為將助力他的太空夢。
圖/ Blue Origin

普羅米修斯計畫的目標是開發比大型語言模型學習方式更複雜的AI模型。大型語言模型主要是透過分析海量文本來學習技能,而普羅米修斯和同領域的公司,則專注於建立能從「物理世界」中學習的系統。

根據內部人士透露,為了這項任務,普羅米修斯計畫已經僱用了近100名員工,其中不乏來自OpenAI、DeepMind及Meta等AI領域頂尖公司的研究人員。

貝佐斯為外界津津樂道的管理學,能在AI新創發揮作用嗎

另外,貝佐斯重返第一線也代表著,他從管理上百萬名員工的亞馬遜過程中磨練出來的領導哲學及方法,也可能帶入這支新成立的AI團隊。

儘管有人認為,隨著生成式AI工具的普及,他偏好長篇備忘錄的作法可能跟不上時代,但他認為「保持團隊精實、行動迅速,並招募頂尖人才」的理念,在當前競爭激烈的AI新創環境中,被認為是永遠不會過時的管理理念。

貝佐斯最知名的管理理念之一,便是他用來對抗官僚主義的「雙披薩原則」,即團隊必須小到「兩個披薩就能餵飽」。這個原則能賦予每個團隊清晰的任務歸屬,最大限度減少內部摩擦。

此外,他對文件而非簡報投影片的堅持也極有可能被延續。貝佐斯要求撰寫最好六頁長的備忘錄,並在會議開始時集體安靜閱讀,因為他相信「寫備忘錄迫使人們清晰、嚴謹地思考他們的想法」。

更重要的是,貝佐斯對於決策和流程的看法。他堅持要區分有轉圜餘地的「雙向門」和後果嚴重不可逆的「單向門」。前者應快速決策,後者則需緩慢、謹慎。同時,他也對組織容易「只關注流程、忽略結果」的傾向發出警告。

貝佐斯還曾警告,組織規模的擴大常常導致人們拘泥於流程,他曾寫道,「永遠值得問的一個問題是:是我們擁有流程,還是流程擁有我們?」避免員工只關注流程反倒忽略了結果。

帶領亞馬遜近30年時間裡,貝佐斯得出的這些管理思維,究竟能否在一間AI新創中順利施行,或許很快就會得到檢驗。

延伸閱讀:亞馬遜一口氣裁員3萬人!企業端10%白領職缺蒸發:史上最大裁員令,AI成「最強交接人」?

資料來源:紐約時報BloombergFortune

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/陳建鈞

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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