《數位時代》爬梳創投、媒體、研調機構等770家AI企業，從中評選出全球100家及台灣20家最具創新的代表者。
從2007年創業以來，意藍資訊（簡稱意藍）專注磨著「數據」這一劍，現在終於站到AI的風口上，不但在2025年成功上櫃，員工數無增加的情況之下，業績也交出每年20％成長，等於人均戰力直線上升。這是如何做到的？對博士畢業即創業的意藍資訊總經理楊立偉來說，大概就是持續做自己喜歡又擅長的事。
意藍以企業搜尋引擎起家、輿情分析茁壯。所謂輿情分析就像是企業的情報員，快速蒐集海量非結構化資料並分析。當品牌發生危機事件，企業必須掌握網路上的風向，才能做出正確的應對；或者當企業想推出新產品，也必須理解時下網路正在討論什麼，以掌握用戶痛點。以前說的數據煉金，到AI時代更價值不菲。
「語意分析要做出來不難，做得準才難。」楊立偉說，有個詞叫AI垃圾（AI slop），指的是網路上看似龐大的資料，但有99％都是垃圾，要怎麼找到真正對企業有價值的資訊？這是意藍和一般通用AI相比最具競爭力之處。
當AI浪潮席捲全球，對意藍這樣的公司來說可能是危機，也可以是轉機，意藍堅定選擇後者。透過技術研發去滿足企業在導入AI代理（AI Agent）時遇到的瓶頸，以及通用AI無法滿足企業在客製化、精準知識管理和內控等需求。「我們聚焦在小巧、地端、特調的高校模型，讓各種需求的企業都能在我們這找到最適合的AI解決方案。」楊立偉說。
也因此，意藍在這波浪潮中迎來爆發式的成長，不僅2025年營收年增20％，達新台幣2.1億元，主打企業內部知識管理的產品線更創下60％的年成長率。
從提供企業社群口碑資料庫服務的觀測平台OpView，到如今自己建構擁有700億參數量、每天爬梳破百億字的大語言模型，意藍不再是一家單純的輿情分析公司，已經化身為台灣軟體、金融、零售與半導體產業大廠背後的「技術軍火供應商」。
AI代理等同職員，「技能卡帶」即插即學
過去，企業內部導入意藍的社群口碑平台OpView，回收輿情資料後，還須經過人工判讀，員工必須先上2天的教育訓練，學會操作30幾項功能並考取認證，導入成本、時間極高。然而，意藍去年推出的「OpView AI Agent」打破這道門檻，將複雜介面轉化為自然語言的對話，實現了Agent to Agent（代理對代理）的溝通模式。
「大家都以為把文件通通丟給AI，它就會回答，其實這很容易出錯，就像半導體晶圓製程，中間好幾道的前置工程皆會影響最終品質。」楊立偉表示。
楊立偉觀察到，許多企業AI系統缺乏環境感知能力，因此，意藍不只要求AI能夠檢索，還要具備時間感與法規脈絡。例如，當新法規生效時，AI必須知道舊法規已失效；在金融審查上，更是不能有一點錯誤。目前，國內最大的券商與證交所，皆已是意藍的客戶。
「去empower（賦能）人家企業的AI Agent。」楊立偉解釋，以國內最大人力資源管理系統商為例，他們直接將意藍的Agent視作外部情報員，透過應用程式介面的串接，也節省大量時間。以往2家軟體公司談產品整合至少需要3到4季，他比喻，現在意藍將輿情能力打包成「技能卡帶（skill）」，客戶的AI只要插卡即可獲得某種技能，2個月內就能完成全部整合。
地端模型＋蒸餾，降本增效兼顧機密
面對國際雲端巨頭Google、微軟主推的雲端大模型，意藍發揮在地廠商的彈性。台灣半導體大廠對機密資料保護極為嚴格，資料絕對不允許上公有雲，同時，工廠內的GPU算力往往需要優先配給研發部門，留給內部AI問答系統的算力極為有限。
針對這項痛點，意藍祭出「小型高效能的地端模型（on-premises model）」，去除敏感個資後，協助科技大廠在本地訓練模型，確保核心機密不出廠，同時讓語言模型具備專業產業知識；更透過模型蒸餾（model distillation）技術，將龐大的大語言模型壓縮成能在企業有限的硬體算力資源下，依然能快速、精準地執行高難度問答。
「愈是困難、障礙愈高的領域，一旦進去了，就會成為你的護城河。」楊立偉堅定地說。
談及公司發展，他依然懷抱著當年打造「龍捲風搜尋引擎」的夢想。只是這次，搜尋引擎的受眾變了，隨著Google限縮外部API（應用程式介面）的使用，大語言模型獲取即時資訊的成本愈來愈高，「未來可能不是做給消費者用的搜尋，而是專門給AI用的搜尋引擎。」楊立偉如此洞察。
在AI落地時代，意藍不炒作通用大模型，而是專注於企業基礎資料庫的鋪設，在長達20年的技術長跑，期許成為企業最不可或缺的技術軍火商。
意藍資訊
成立於2007年。2025年推出 eLAND GOAT 大語言模型，專注輿情分析、AI語意分析、搜尋引擎等軟體平台。受惠AI Search智能搜尋服務強勁需求，營收創歷史新高。意藍資訊創辦人暨總經理為楊立偉。
責任編輯：謝宗穎
