讓AI自動生成程式碼！矽谷吹起「Vibe Coding」風潮，是什麼意思？|數位時代 BusinessNext

讓AI自動生成程式碼！矽谷吹起「Vibe Coding」風潮，是什麼意思？

Vibe Coding是一種全新的程式設計方式，開發者透過語言模型等技術，與AI進行互動，讓AI自動生成所需的程式碼，大幅降低了程式設計的門檻。

Vibe Coding概念是什麼？

在人工智慧（AI）技術迅速發展的今日，程式設計的方式正經歷前所未有的變革。近期，由知名電腦科學家，同時也是 OpenAI 共同創辦人卡佩西（Andrej Karpathy）所提出的「Vibe Coding」概念，正引起業界廣泛關注。

卡佩西形容 Vibe Coding 是一種全新的程式設計方式，開發者透過語言模型等技術，與 AI 進行互動，讓 AI 自動生成所需的程式碼；當遇到錯誤時，只需將錯誤訊息提供給 AI，讓 AI 進行修復。這種方式讓程式碼的生成變得直覺且高效，大幅降低了程式設計的門檻。

AI 工具當道，Vibe Coding 提升生產力

Vibe Coding 的實現，仰賴於大型語言模型（LLM）驅動的 AI 工具。例如，Replit Agent、Cursor Composer、Bolt 和 Lovable 等工具，能夠根據使用者的描述，自動生成對應的程式碼。這些工具的出現，讓即使是程式設計新手，也能在短時間內開發出功能完整的應用程式或網站。

根據《金融時報》報導，自 2023 年初以來，AI 驅動的程式設計助手已獲得近 10 億美元的資金投入。其中，Replit、Anysphere 和 Magic 等公司在 2024 年共籌集了 4.33 億美元，顯示出市場對 AI 輔助程式設計工具的高度期待。

GitHub Copilot 的數據也說明，使用 AI 輔助工具的開發者，平均可提升 55% 的編碼速度，許多企業更已經將 AI 整合進內部開發流程，例如 Google、Meta 都開發了自家 AI 來輔助工程師工作。

對此，《紐約時報》記者路斯（Kevin Roose）曾分享他使用 Vibe Coding 的經驗。他在沒有任何程式設計經驗的情況下，透過描述需求，讓 AI 生成了多個小型軟體工具。例如，他開發了一個能根據冰箱內的食材建議午餐菜單的應用程式。雖然這些工具的功能可能有限，但對於非程式設計師而言，這種體驗無疑是革命性的。

Vibe Coding 是否會取代傳統程式設計？

儘管 AI 已能協助寫出大部分的程式碼，開發者的角色仍不可被取代。許多業界專家認為，Vibe Coding 更像是「增強」工程師能力，而非取代他們。

KeyBank 資訊長布萊迪（Amy Brady）表示，這些工具可能取代部分基層工程師，但並非全部。因為，開發者仍需具備批判性思維，確保 AI 生成的程式碼符合需求，並能應對複雜的開發挑戰。

《華爾街日報》也指出，這些 AI 工具更像是工程師的「助手」，賦能較小的團隊能夠完成更多的工作，並專注於更複雜的問題解決和 AI 工具的使用技能。「（有了 AI 工具）我們可以更快地完成更多（程式碼），做更多測試。」時尚品牌集團 Tapestry 資訊長盧洋（Yang Lu，音譯）表示。

隨著 AI 技術的持續進步，Vibe Coding 有望成為軟體開發的新常態，部分業界人士甚至認為，Vibe Coding 只是 AI 輔助程式設計的初步階段，未來 AI 可能不只是幫助開發者撰寫程式碼，而是能夠理解業務邏輯、進行深度除錯，甚至根據需求自動調整架構，讓軟體開發變得更加智能化。然而，這也帶來了一些挑戰，例如，AI 生成的程式碼可能存在安全性問題，開發者需要對其進行審查和測試。

不過，Vibe Coding 仍代表了一種全新的程式設計範式，讓更多人能夠參與到軟體開發的過程中，或許未來，成為工程師不再需要精通程式語言，而是學會如何與 AI 合作，才能真正發揮最大效能。

資料來源：New York Times、Wall Street Journal、Financial Times、Alitu、Matthew Berman

「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。

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%。

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。

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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