AppWorks Demo Day#30登場!4組Web3團隊登台,1家來自台灣
AppWorks Demo Day#30登場!4組Web3團隊登台,1家來自台灣
2025.06.17 | 區塊鏈
AppWorks Demo Day #30 登場

AppWorks Demo Day #30與Wistron Demo Day #8於6/17登場,來自印尼、新加坡、台灣、日本、韓國等國的24組新創團隊輪番登台發表,題目包含太空科技、Web3,以及成為顯學的AI。

適逢AppWorks Accelerator加速器邁入成立第15年,AppWorks董事長暨合夥人林之晨回顧創立AppWorks的背景,指出當時台灣與全球創業環境正處於谷底,經歷了911事件、SARS、以及2007至2008年的金融海嘯,整體創投與創業氛圍低迷。他決定從美國搬回台灣,就是為了推動創新創業,帶動台灣經濟的活力與新陳代謝,讓年輕人有更多向上流動的機會。

他在寒冬之中創辦AppWorks,首屆招募了11個新創團隊,於2010年舉辦了首次 Demo Day,吸引了超過200位創投與業界人士參與,這讓團隊首次感受到外部的肯定與希望。

回顧這15年,AppWorks已累積支持超過620家活躍的新創公司與超過2000位創業者。他形容創業生態系就像一座雨林,從金融危機後的蕭條逐漸茁壯,如今正朝向更成熟的階段。

今日登場的AppWorks #30團隊中,就有高達33%為連續創業者,更有18%的新創已達成年營收破百萬美元的里程碑,顯示出本屆創業者的實力與商業落地能力。

哪些WEB3有趣團隊值得關注?

深科技創新資金平台:Merito

Merito是專注於深科技(Deep Tech)項目的創新資金平台。創辦人Brandon Possin表示,許多能夠改變生活的重大技術,如癌症療法、半導體、核融合等,往往始於大學實驗室或小型新創,但其中有92%最終無法進入市場,主要因為傳統資金制度中,存在過多審查關卡。

為了解決資金瓶頸,Merito開發出「Project Tokens(項目代幣)」作為新型募資機制。這種代幣化方法跳過傳統風投的篩選程序,讓投資人能開放式參與早期研發計畫的資助。Merito將標準的研究合約轉換為代幣,持有這等於資助這項科研計畫的研發,並獲得部分授權收入的回報。

因為地緣政治,使得部分風投不願投資台灣,而Project Tokens打破地域限制,提供一個資金進入台灣深科技領域的新管道。Merito透露,目前平台上已有一個台灣生技新創專案正在推動中。

去年平台上的IT項目募資總額達36萬美元,今年已達230萬美元。Brandon Possin表示,Merito目前也持續獲得來自日本頂尖大學的專案申請。

情感記憶保存平台:Sentiment

Sentimint專注於情感記憶保存,結合區塊鏈與AI技術,幫助用戶永久保存並重新體驗珍貴記憶。

創辦人Yuri Choi以童年收到母親耳環的情感記憶為例,指出我們的回憶常常淹沒在數萬張手機照片或雲端儲存中,更會隨時間自然淡化。Sentimint的使命,就是要對抗這種記憶流失,讓情感被有意義地保存與再體驗。

Sentimint的產品包含兩大核心:區塊鏈記憶平台與記憶穿戴裝置(Memory Wear)。記憶儲存平台把情感記憶變成數位資產,例如一段影片、一張照片,並將此永久保存,這些記憶不只是「檔案」,系統會用AI幫你標記出其中的情緒內容,例如「感動、愛、思念」等。

此外,這些資料透過區塊鏈加密,只有你或你授權的人能看到。而Sentimint的記憶穿戴裝置就像是手鍊、項鍊等飾品,這些飾品內建私鑰,只有它能解鎖你儲存在平台上的記憶。當用手機或感應設備掃描飾品時,就能立即喚出回憶片段。

短短30天內,Sentimint已吸引超過12,000名使用者、儲存逾50,000則記憶。Yuri Choi表示,Sentimint將從韓國出發,未來進軍婚禮、寵物、珠寶、紀念商品等產業,深入情感商業市場。

AI代理運行協議:Omo Protocol

Omo Protocol打造AI入口工具,協助一般用戶無痛進入去中心化金融生態。目前主力開發的產品是面向消費者的Neko,這是一款AI代理用戶介面工具,讓一般使用者更容易將資金導入 去中心化交易平台Hyperliquid,並參與其交易和收益產品。

過往來說,用戶雖有意進入Hyperliquid,卻因使用門檻高、操作複雜而卻步。Omo的使命就是解決這個入門難題。Neko利用類似Gemini或Anthropic的多AI代理架構(multi-agent system),協助使用者完成複雜流程。

這樣的設計大幅提升投資效率,根據團隊的測試,使用者的收益可提升2至2.5倍。目前產品尚未全面上線的階段,但Omo Protocol創辦人Ali Hassan透露,已有超過1,000位用戶在預約等待名單上。

跨鏈金融基礎設施平台:Yei Finance

來自台灣的Yei Finance是區塊鏈金融基礎設施平台,創辦人Austin Chien指出,區塊鏈發展至今出現一個核心困境,也就是鏈越多,資金越分散。新公鏈為了吸引資金流入,只能不斷提供補貼與獎勵,形成「靠補貼撐流動性」的惡性循環。

Yei Finance讓新上線的區塊鏈不再需要從零開始建設金融基礎設施。只要與Yei Finance整合,在短短七天內,該鏈就能快速接入主流鏈的資金流,並獲得包含橋接、交易與借貸等完整功能,讓使用者立即在該鏈上進行資產操作與交易。

Austin表示,他們的方案可以讓部署速度提升十倍,用戶收益提升五倍。雖然平台至今成立尚未滿一年,卻已累積高達5億美元的用戶資金存入,並創造480萬美元的收入。

關鍵字: #區塊鏈
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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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