從小在餐廳端盤子,他卻成了Forbes最年輕首富!台裔創業家 Edwin Chen 是誰?
從小在餐廳端盤子,他卻成了Forbes最年輕首富!台裔創業家 Edwin Chen 是誰?

《富比士》9月公佈的2025年輕富豪榜,榜上不乏Airbnb共同創辦人Nathan Blecharczyk、Meta創辦人祖克柏等名人,但是排名第一的卻是一位台裔創業家:數據資料新創Surge AI創辦人Edwin Chen。

現年37歲的他以約180億美元的身價,成為2025年富比士美國400富豪榜(Forbes 400)上最年輕的成員,也是今年最富有的新進榜者。

他究竟是誰?

來自佛羅里達的數學怪才

Edwin Chen成長於佛羅里達州一個名為Crystal River的小鎮,這裡的人口僅有3,400人,特產是海牛和退休老人,跟科技幾乎沾不上邊。他的父母來自台灣,經營著一家名為「Peking Garden」的中泰式餐廳。就像許多典型的移民二代,Edwin Chen從小就在餐廳幫忙,但他的心思卻是在數學和語言上。

根據《富比士》的報導,Edwin Chen是個徹頭徹尾的數學迷,從小就對語言結構和數學模式展現出驚人的天賦,後來憑藉全額獎學金進入了菁英名校,隨後進入麻省理工學院(MIT)主修數學、電腦科學和語言學。

在MIT期間,他還實踐過「多相睡眠」(polyphasic sleep),也就是每6小時睡30分鐘,而不是一次睡滿8小時,這種極度追求效率的作風,預示了他未來的創業風格——他每天堅持步行2萬步,最愛的思考方式是在深夜漫步至時代廣場,看著熙來攘往的遊客與霓虹燈,從中汲取靈感。

因為在數學和語言學方面的天賦,Edwin Chen在Google、Facebook和Twitter(現X)等矽谷科技巨頭從事演算法與內容審查工作,也看見了AI產業最骯髒的秘密——數據品質。

在上述工作期間,他反覆撞上一堵牆:根本拿不到訓練模型所需的高品質數據。當時的科技巨頭雖然坐擁海量數據,但在訓練新一代AI模型時依然舉步維艱,「這成了開發過程中最大的瓶頸。如果連建立一個簡單的分類器,都因為數據品質而卡關,那麼AI代理該如何實現?」Edwin Chen說,這就像是送一個天才兒童去上學,如果課本全是錯字和胡言亂語,這孩子永遠成不了愛因斯坦。

2020年,Edwin Chen決定離開Twitter,用自己的積蓄創立Surge AI。

從不對外募資、年營收12億美元,Surge AI是做什麼的?

那麼,Surge AI究竟是做什麼的?簡單來說,他們是AI的「家教」。

在ChatGPT等大型語言模型(LLM)背後,需要海量的數據進行訓練,但是當時的數據標註市場,Edwin Chen稱之為「人肉工廠」(Body Shops):僱用大量廉價勞工,進行簡單的圖片分類「這是貓還是狗?」、「把車子框出來」。

Surge AI創辦人Edwin Chen.jpg
Surge AI創辦人Edwin Chen認為大部分現行的資料標註公司還不夠好。
圖/ No Priors節目截圖

這對於簡單的識別或許足夠,但對於生成式AI來說遠遠不夠。

「如果你要畫一個框框把車子圈起來,大文豪海明威跟一個小學生畫出來的結果是一樣的。但在這個生成式AI的時代,如果你需要寫一首詩,海明威的價值就無可取代了。」Edwin Chen說,如果讓不懂詩歌的人去標註詩歌數據,他們只會檢查「有沒有押韻」、「是不是八行」,結果訓練出來的AI寫出的詩就只能達到高中生的程度。

所以Surge AI的核心競爭力是「高品質的人類回饋」。他們不找廉價工讀生,而是聘請擁有博士學位、律師資格或語言學背景的專家,來教導AI寫程式、創作詩歌、甚至解決複雜的數學難題。

根據富比士報導,Surge AI在2024年的營收已突破12億美元,且從早期就保持盈利,客戶名單包括Google、OpenAI和Anthropic等巨頭。

值得注意的是,Surge AI一直以來都是Bootstrap(白手起家),並沒有對外募資。「很多人募資只是為了在新聞版面上發一篇新聞稿給父母看,或者在朋友面前炫耀自己拿了1,000萬美元。」對他來說,過早拿錢只會帶來臃腫的團隊,和極易走偏的經營策略。

AI的「釣魚標題」危機

Surge AI讓人想起另一家有名的數據標註公司Scale AI,就在今年稍早將49%公司股份賣給同樣在富豪榜上的祖克柏。

Edwin Chen坦承,雙方其實一直在打口水戰,因為Scale AI就是自己口中的「人肉工廠」公司,而Scale AI方面則反擊Surge AI是因為募資不順、因為酸葡萄心態才會惡言相向。不過,兩邊其實都面臨著相同的法律問題,加州政府正在處理他們將全職勞工錯誤分類為承包商的集體訴訟。

Scale AI
Scale AI今年已經成為Meta的一員。
圖/ Scale AI

比起商業競爭,Edwin Chen更擔心的是整個AI產業的發展方向。

Edwin Chen認為,目前的AI充斥著為了刷榜單而存在的「釣魚標題式」模型。它們學會了用更長的回答、更多的表情符號來騙取人類的按讚,卻犧牲了對事實的準確度,例如有些開發者為了優化某個名為「IF Eval」的基準測試,竟然要求模型在提到「亞伯拉罕・林肯」時必須大寫其中5個字母,這種毫無意義的優化正在浪費算力與時間。

「IF Eval」全名是Instruction Following Evaluation(指令遵循評估)。它的本意是好的,目的是測試AI模型是否能乖乖聽懂並執行人類給的複雜指令,在這個測試中,為了考驗AI是否能精確控制輸出格式,題目可能會出得很刁鑽,所以才會要求「5個字母必須是大寫」的條件,「但是在現實世界中,沒有任何人類會需要這種功能,沒有人會對ChatGPT說:嘿,幫我寫個報告,但名字大小寫要亂跳。對吧?」Edwin Chen解釋,能完成這個條件或許會讓模型看起來很厲害,卻一點用都沒有。

「現在的生成式AI需要融入人類的豐富性和情感。」Edwin Chen說,未來的AI發展必須回歸到「真正對人類有價值」這一黃金標準。只有透過具備高度專業知識的人類進行細緻的審查,才能確保AI不會變成一個只會講漂亮廢話的騙子。

本文授權轉載自創業小聚

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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