Sinanet搶先複製「矽谷模式」
Sinanet搶先複製「矽谷模式」
1999.07.01 |

新浪網(Sinanet)最近「又」增資成功了。這次是2500萬美元,相當於8億台幣,創下中文網站最高融資記錄。包括高盛亞洲(Goldman Sachs)、新加坡經濟發展部門(Economic Development Board of Singapore)等國際主流創投,都以實際行動表示看好。
新浪網是最早站上台灣、北美、中國大陸「兩岸三地」戰略位置的華文網站。在三地有根源深厚的「混血」身世:一九九五年,3個有台灣血源的史丹福大學生,為解海外遊子鄉愁,把中文資訊放在網路上,成立了華淵資訊網;一九九六年,台灣國際化最成功的軟體公司、趨勢科技總經理姜豐年,加入華淵創業團隊,第一次畫出華淵「全球華人媒體」的格局,也把華淵帶到台灣,成為台灣最早的商業化網站之一。

**不到半年,沸騰成「熱點」

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一九九八年底,擁有台灣、美國血緣的華淵,正式與中國大陸軟體業者四通利方合併。中、台、北美三地統一推出「新浪網」,完成「全球華人」Internet事業的最關鍵布局。今年初,姜豐年和四通利方總裁王志東,還力邀Netscape前任副總裁沙正治擔任執行長,執掌「兩岸三地」總體策略兵符。
新浪網在中國推出不到半年,就成為當地最受歡迎的「熱點」,經常在排行榜上名列前三位。
頁面訪問量(pageview)號稱突破210萬,每月以50﹪的速度遞增。
因為有了中國的市場、美國的資金、兩岸經營網路事業的頂尖人才,新浪網身價暴漲,預計今年年底在美國高科技股票店頭市場NASDAQ上市。
新浪網的確創造了華文世界裡嶄新的經營模式,它用大兵團陣式,結合跨國際資源,直接拉高競爭門檻。在美國多年,協助四通利方做財務規劃的上海創投家馮波認為,新浪網能匯集許多資金,是因為他們衝出了亞洲,做成美國式的deal。不離開亞洲,就有矽谷的模式,這是其他中國公司很難有的條件。

**未來接班人在中國

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王志東是新浪網在中國的靈魂人物。
四通利方總裁王志東,是中國科技圈裡一定要知道的名字。王志東廿四歲就寫出了Windows的中文平台「中文之星」(BDWin3.0),是中國少數商業化相當成功的軟體。姜豐年當初到大陸找合併對象時,看重的就是王志東曾在軟體產業成功的經歷。更令姜豐年印象最深刻的是,四通利方比華淵還早引進創投(Venture Captial)資金。談合併時,王志東手上還有500萬美金的現金。姜豐年也坦承,王志東是三地新浪網鎖定的未來接班人。

**學校沒東西,「街」上才有新技術

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王志東由北大一畢業,就被以中文排版軟體聞名的方正集團延攬。這個廣東青年沒有追尋多數北大同學的志向:念研究所或出國,因為他清楚,學校裡學不到新東西,「街」上才有新技術。
寫出中文之星後,王志東和幾個北大的同學合組公司「新天地」,用「中文之星」做公司品牌和「旗幟」,再以房地產或金融操作賺錢。擔任副總經理和總工程師的王志東,刻意迴避財務和管理的權力,專職於技術的投入。
沒想到,中文之星開始賺錢,反而房地產成為賠錢的包袱。公司於是出現中國式企業典型的內部矛盾和權力鬥爭,王志東痛苦的離開自己創業的公司。
這段經驗讓王志東看清了許多事實:他不能只單純的做個「技術人」,他還要學會做個「經理人」。
也因此,一九九五年,王志東就到矽谷和美國的創投基金聯繫,希望藉此引進西方資金,以及全新的企業運作概念。四通利方第一批引進650萬美金,成為中國第一個引進創投的高科技公司。
四通利方和華淵合併後,經營重點開始從軟體逐漸轉型至網站。
其實早在一九九六年,四通利方就已推出服務軟體客戶的網站「利方在線」,因為可以用中文在網路上聊天,大受網友歡迎。
倚著「利方在線」打下的網友基礎,新浪網在中國,一開始就掀起風潮。新浪網更以提供大量及時的新聞,在資訊貧瘠的中國土地上,吸引網民的「眼球」(eyeball)。

**2500萬美金,品牌行銷優先用

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許多同業批評,把別人做好的新聞或內容放在網路上,沒有太多附加價值。新浪網遲早必須創造自己獨有的價值。
不過,被國外媒體看好為「中國的e*trade」、進行線上下單服務的「上海在線」副總經理高利民認為,相對於從事撥接、通道(Access)服務的ISP業者,提供內容服務者(ICP)的門檻原本就較低,新浪網進入的內容服務領域,運用資金、管理實力把進入障礙拉高,也算是一種難以取代的價值。
例如,新浪網增資的2500萬美金,首要加強三地的品牌行銷預算,同時要與世界性的網站品牌進行策略聯盟,就是為了要拉高競爭障礙。
新浪網橫跨中、台、北美三地的結構,為新浪網創造利基,也創造難題。目前的經營高層,包括執行長沙正治、董事長姜豐年、營運長茅道林、總裁王志東以及台灣分公司總經理顏守俊,雖說是「夢幻組合」,但也難免有著組織指揮系統、權力結構的高度複雜。
一位在中國經營網路的業者指出,趨勢的姜豐年、四通利方的王志東與Netscape沙正治的組合,的確滿足很多華爾街人對「創造故事」的需求。但是「兩岸三地」的網站並沒有資源互補,沒有創造整合的綜效。
王志東坦言,這個前所未有的管理團隊,正在培養決策的默契。新浪網創造了一個過去不曾有的營運架構,既要非常國際,也要非常本土。「我們需要有大公司管理經驗的人、有人際網絡資源的人,帶著我們走出這一步,」王志東強調,在現階段沒有一個個人,能夠涵蓋全部,必須要借重團隊智慧走出新局面。
在新浪網北京沒電梯的四層樓辦公室裡,王志東侃侃而談從程式設計師轉型做老闆的歷程。他認為,兩者基本上都一樣是在做「資源管理(resource management)」,把手裡有限的資源,以最有效率的方式,組織整合以達到目的。「寫程式的人,只是陰錯陽差是個programmer,但骨子裡其實是個商人,就像比爾蓋茲。」王志東這麼說。
許多人也在期待與觀望,這位新浪網的未來接班人,中國的高科技業的金童,是否有比爾蓋茲的潛力,開創出華文網路市場的霸業與前途。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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