ChatGPT導入Siri有譜!蘋果聯手OpenAI優勢為何?背後「大金主」微軟存2大隱憂
ChatGPT導入Siri有譜!蘋果聯手OpenAI優勢為何?背後「大金主」微軟存2大隱憂
ChatGPT導入Siri有譜

蘋果開發者大會WWDC即將於台灣時間6月11日登場,會中將展現蘋果準備許久的AI功能,企圖追上其他科技巨頭的腳步。

而WWDC中最受矚目的是和OpenAI的合作計畫,據傳, 將把Chat GPT的技術導入Siri,讓它升級為一款生成式AI聊天機器人。

不過強強聯手的背後,傳出OpenAI的幕後大金主微軟對合作感到憂慮,因為此舉將導致微軟的AI競爭優勢受到蘋果的威脅,加上OpenAI使用的是微軟的資料中心,在自家資料中心運行對手的服務,微軟恐怕很難如此慷慨。

OpenAI和蘋果聯手,準備做什麼?

對蘋果來說,這次合作預計是想運用OpenAI技術讓Siri回答更複雜的問題,甚至讓它變身聊天機器人,OpenAI也向蘋果展示了Siri如何變得更即時、更自然,甚至具備實時翻譯的能力,這項合作預計能為OpenAI帶來數十億美元的價值。

OpenAI
據傳蘋果和OpenAI的合作測試從去年就開始。
圖/ Cymetrics

根據《The Information》報導,蘋果機器學習團隊的員工早在2023年中期,也就是去年WWDC前後,就已經與奧特曼和其他OpenAI成員見面,隨後兩家公司達成協議,允許蘋果員工是用OpenAI的API進行內部測試。

在這些測試中,蘋果工程師能夠將ChatGPT連接到Siri,讓Siri處理更複雜的查詢能力,同時更好地理解用戶的語境。《9to5Mac》在iOS 17.4的程式碼資料中,就發現了蘋果曾使用這些API的證據。

「大金主」微軟兩大擔憂:競爭力、伺服器共用問題

不過蘋果和OpenAI的強強聯手,卻不是所有人都樂見,《The Information》指出,微軟對這項合作感到十分擔憂。

微軟是OpenAI的大金主,投資超過130億美元(約新台幣4220億元),讓微軟能夠獲得OpenAI的技術,而OpenAI可以背靠微軟的資料中心等基礎建設資源。

微軟對於OpenAI蘋果的攜手合作,擔憂的有兩點:

首先是技術競爭優勢被打破,微軟產品中使用的智慧助手Copilot,背後技術也是以OpenAI的ChatGPT提供支援,這項合作不只打破微軟的技術優勢,甚至可能拉近微軟和蘋果兩位競爭對手在AI領域的實力差距。

第二點是伺服器資源共用問題,OpenAI的服務運行在微軟的雲端Azure上,若OpenAI為蘋果提供服務,當iPhone和iPad推出新AI功能時,大量伺服器需求該運行在哪裡?若容許對手使用微軟的資料中心去運行,將引發更多爭議。

《The Information》引述知情人士說法,微軟趁此機會要求「抽成」,希望未來在OpenAI的利潤中分一杯羹,回報自己投注給OpenAI的130億美元。

微軟資料中心
微軟資料中心。
圖/ 微軟提供

據傳微軟執行長薩蒂亞.納德拉(Satya Nadella)已經為此特別和山姆.奧特曼(Sam Altman)見面討論,目前還未有具體協議內容傳出。

不能喊卡嗎?微軟和OpenAI的「特殊關係」

不過微軟身為大金主,難道不能直接讓合作喊停嗎?其實,微軟和OpenAI的合作關係,在科技界算是一種不太尋常的模式。

通常像微軟這種規模的公司,會傾向直接吸收一家新創公司和它的技術,如同Google收購Deepmind,最後整合進旗下部門一樣,完全吸收技術和人才,合而為一。

然而微軟和OpenAI卻始終保持著微妙的距離,雙方合作密切,部分員工互相擁有門禁卡,微軟對OpenAI也具有影響力,但沒有控制權,而OpenAI得到了金主,同時依然保有「探索其他合作關係」的自由,微軟在商用軟體的勁敵Salesforce早已和OepnAI展開合作,這也是本次能和蘋果牽起合作的原因。

microsoft openai investment
OpenAI和微軟以特殊的模式展開合作。圖左為OpenAI執行長山姆.奧特曼(Sam Altman),圖右為微軟執行長薩蒂亞.納德拉(Satya Nadella)
圖/ Microsoft

研究機構艾倫人工智慧研究所(The Allen Institute for Artificial Intelligence)的董事會成員歐仁.伊茲歐尼(Oren Etzioni)就在去年預告,這種「非常規合作關係」可能會在未來遇到進一步問題,「讓二者進一步陷入衝突的是雙方都需要賺錢,衝突點在於,它們都在銷售類似的軟體和服務。」

本次和蘋果的合作是否會造成微軟、OpenAI合作關係的變化,將是各界關注焦點。

資料來源:The Information9to5Mac

延伸閱讀:iPhone 將導入 ChatGPT?蘋果與OpenAI協商有譜,傳iOS18推新功能

責任編輯:李先泰

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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