Recraft：品牌人、行銷人專用AI版Canva，一次生多張「可編輯」的宣傳圖|數位時代 BusinessNext

打敗OpenAI和Midjourney、有如AI版Canva！Recraft是什麼？

神秘圖像模型red_panda在AI評分中擊敗DALL-E和Midjourney，背後新創是Recraft，一個專為設計師打造的AI生圖工具。

行銷人專用AI版Canva？

2024年，一家名為「red_panda」的神秘圖像模型，在AI分析平台Artificial Analysis上的評分擊敗了OpenAI的DALL-E和Midjourney，吸引了業界關注，大家都在問：到底這個模型是誰做的？

隨著時間推演，背後的新創浮出了水面：Recraft，並且在美國時間5月5日宣布完成3,000萬美元的B輪募資，由創投Accel領投，Khosla Ventures和Madrona跟投。

Recraft創辦人暨執行長Anna Veronika Dorogush透露，公司最初的模型代號取名「red_panda」，因為早期使用者不斷生成可愛的熊貓圖像而得名。Recraft的AI模型特別擅長為品牌生成宣傳海報或手冊等圖像，可以說是「品牌行銷AI版Canva」，目前已經達到了500萬美元的年經常性收入（ARR），並擁有400萬名使用者。

Recraft：專為設計師打造的AI生圖工具，成立8個月吸引30萬用戶

Recraft是一款專為品牌與圖像設計師打造的生成式AI工具，能夠在維持品牌風格的前提下生成並編輯設計元素、圖標、3D圖像和插圖。

Recraft的特色在於，它不僅能生成點陣圖，還能生成具有延展性、方便編輯的向量圖像，這對設計師來說非常重要。舉例來說，今天設計師要把公司logo放到弧面的杯子上，使用Recraft就能輕鬆生成，如果不滿意還可以隨意編輯，或是根據品牌的色彩調色板進行調整，這種多功能性使Recraft脫穎而出。

2023年成立僅8個月後，Recraft就得到了30萬名使用者親睞，2024年A輪募資中，獲得Khosla Ventures和GitHub前執行長Nat Friedman共同領投的1,200萬美元資金。

這一切的起點始於Anna Veronika Dorogush的妹妹。

「他是一名設計師，在設計過程中我注意到一件事：他花了不少時間處理描圖，我立刻意識到這應該可以自動化處理。」Anna Veronika Dorogush接受媒體《Maddyness》採訪時表示，他從妹妹的工作中得出3個重點：

向量圖在設計中非常重要
設計師的設計需要有一致的風格
對設計師來說，通常要能夠生成「一組」設計圖，而不是單一張而已

Anna Veronika Dorogush解釋，目前多數生成式AI的限制就是無法後製與編輯，Recraft才會特別以向量圖為主要生成的圖檔，同時還要求模型能產出風格一致的圖組，方便設計師作業。

實測：能用繁體中文下指令，Mockup表現不如人意

經過記者實測免費版的方案，Recraft的操作與使用介面與Canva相當類似，不同之處是不需要從零開始建構，只要上傳圖檔，或者輸入指令請AI生成想要的圖片，就可以開始進行設計。

Recraft上的所有指令輸入，目前都可以用中文進行，Recraft讓人印象深刻的是對於長指令的處理能力，而長指令以英文表現較好。然而，海報設計或產品宣傳最常用的Mockup功能，在Recraft上的表現並不如人意，例如會把logo印到人臉上。

相比免費版每個月僅能生成2張圖，年10美元、27美元、48美元的基本、進階與專業方案，則有更多的生圖額度和進階功能可以使用，包含更精細的圖片編輯、顏色風格轉換等等。

比OpenAI的DALL-E 3快上一倍的生圖速度

Anna Veronika Dorogush擁有數學和工程背景，曾經在微軟、Google和Yandex工作，用於搜尋引擎和推薦系統的開源機器學習演算法CatBoost正是出自他手。

出自對自身技術能力的自信，Anna Veronika Dorogush選擇開發自己的基礎模型，而不是用開源模型打造產品——事後也證明，他們的模型確實具備競爭力，在AI分析平台Artificial Analysis的評比中，Recraft獲得了好評，而且生成圖片的速度為7秒，比OpenAI的DALL-E 3快了一倍。

Anna Veronika Dorogush坦承，其實自己本來可以早點創業的，「我有市場敏銳度、產品能力、能夠管理團隊⋯⋯但我一直覺得自己需要學習更多東西，才可以單獨創業。現在我認為這是錯的，學習的最佳方式就是去做你想做的事，至少創業是如此。」

本文合作轉載自：創業小聚

本文初稿由AI撰寫

資料來源：TechCrunch、TechBlast、Maddyness、VentureBeat

「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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