2024年，聯發科把內部AI管理平台MediaTek DaVinci（又稱「達哥」）推向市場時，外界一度以為，這會是台灣科技大廠自研AI工具商轉的代表性案例。
它確實有個漂亮的起點：達哥最早服務聯發科內部兩萬多名員工，讓員工在日常工作中使用生成式AI，例如整理資料、摘要文件、撰寫內容、輔助程式開發，或協助跨部門專案推進。
聯發科曾指出，97%員工曾使用達哥，協助完成超過50個跨部門專案，88%使用者認同生產力因此提升，也因此吸引多間企業主動詢問是否可以導入。正式對外發表後，達哥也吸引高科技、金融、電信、法律、製造、系統整合、雲端服務等數十間產業企業加入生態系。
但接下來，達哥沒有一路猛進，反而變得低調。市場開始出現兩種聲音：一種是「達哥是不是消失了？」另一種更直接，質疑它不過是把各家模型API串起來，是一種「套皮」服務，從根本上否定達哥的存在價值。
如今答案揭曉：達哥不是消失，而是「離家自立」了，轉到賽微科技手上。本次《數位時代》專訪達哥目前的經營團隊、賽微科技企業雲端服務處副總經理陳文淦，拆解達哥為何從聯發科離家、賽微為何能接手，以及這套企業AI平台究竟能夠解決什麼問題。
賽微科技是誰？為什麼能從聯發科手上接手達哥？
首先要回答的問題是，2024年聯發科風光發表達哥，為何隨即轉手？陳文淦用一句話解釋：「聯發科沒有相對應的組織架構，去支援企業軟體客戶。」
聯發科本身是一家IC設計公司，原有客戶主要購買的是晶片，企業軟體所需的導入、維運與售後服務，和原本的商業模式並不相同。同時，一旦達哥的外部企業客戶增加，就會面臨內部與外部需求之間的資源配置問題。這些背景，讓達哥非「離家」不可。
回憶起賽微與達哥的緣分，陳文淦表示：「達哥還在聯發科的時候，我們就是聯發科的partner，已經幫他建置好幾家客戶了。」較少曝光的一層關係是，較少曝光的一層關係是，賽微現為意騰科技100%持股子公司；而意騰科技正是聯發科持股約2成、被市場稱為「小金雞」的被投資公司。
但股權關係之外，更重要的是賽微過去累積的企業客戶經驗。賽微科技成立於2000年，是台灣早期投入語音辨識的公司之一。早年以嵌入式系統與消費性電子產品為主，2018年後開始切入企業客戶，場景涵蓋金融業語音機器人、語音質檢（以AI自動分析客服通話是否合規），以及政府機關語音辨識應用等。
這段經驗讓賽微累積了企業軟體導入、系統整合與客戶維運能力，成為後續承接達哥的重要基礎。陳文淦笑道：「我們的客戶都是很知名的銀行、政府機關，因為已經有這些服務客戶的經驗，所以聯發科才放心把達哥移轉到賽微來。」
花費整季時間低調接手、研發新功能
賽微約在2025年初接到移轉指示，前後花了約三到四個月熟悉系統架構與設計邏輯。陳文淦回憶，這段時間，賽微團隊一方面要理解達哥原有的核心設計，一方面仍要支援既有企業客戶、處理bug與新需求；同時，AI技術本身也持續快速變化，產品不能停在原地。
「那三到四個月其實是非常辛苦。」陳文淦表示，這是賽微在接手後一段時間相對低調的原因，市場甚至出現「達哥是不是消失了」的討論。直到2025年第四季，賽微才逐步掌握達哥系統，進入較穩定的開發節奏，也開始把自身原本擅長的語音辨識能力整合進達哥，例如在新版本中加入語音輸入功能、強化會議紀錄辨識等。
另一方面，面對企業客戶提出的具體需求，賽微開始補上全地端、Hybrid等不同部署選項。陳文淦觀察，台灣企業對資料放在雲端仍有疑慮，「台灣企業比較缺乏安全感，其實並不那麼喜歡用全雲端。」因此，達哥後續不只支援雲端，也因應企業資安規範、內部系統環境與資料控管需求，提供更彈性的部署方式。
面對龍蝦搶生意、API套皮質疑，達哥要往哪裡走？
達哥推向外部市場之後，市場上也出現質疑：這類企業AI平台是否只是把OpenAI、Google、Anthropic等模型API串在一起，是一種「套皮」服務？這個問題在代理AI工具愈來愈成熟後，變得更尖銳。若企業只是想串接模型、建立簡單AI助理，OpenClaw、n8n或其他開源工具，已經提供不少低門檻選項。
換言之，如果達哥只是一個聊天介面，或只是把不同模型接在同一個平台上，確實很容易被其他工具取代。它真正要證明的，是自己能不能處理中大型企業導入AI後更麻煩的管理問題。
陳文淦解釋，達哥是從聯發科兩萬名員工的使用需求所開發出來的服務，整體而言，更著重在中大型公司的「管理」層面。簡單來說，達哥要處理的關鍵議題並不只是打造員工的AI工具，而更著重如何好好管理企業內部的使用行為、模型選擇、成本與開發紀錄。
他舉出三種企業管理AI時經常遇到的問題：
第一個問題，是員工AI使用情境、工具分散，難以監測使用情況。 「員工怎麼使用AI、他使用了什麼，還有獲得什麼樣的效益，這些都需要被管理。」陳文淦指出，企業內部員工使用AI的情況，很多時候並不容易統一掌握。
關於這一點，麻省理工學院於2025年發布的報告也有相同觀察：超過90%受訪企業的員工會定期使用個人AI工具處理工作任務，包括個人版ChatGPT、Claude等，然而這些使用情況往往未經IT部門掌握或核准。
達哥切入的，正是這個管理缺口。陳文淦指出，達哥可以讓企業掌握員工使用哪些AI平台、消耗多少token，也能進一步設定使用上限，他舉例：「可以限定這個應用一天只能用掉美金10塊錢，去做更精準的管理。」不必等到月底收到帳單，才發現某個應用消耗大量token，而是能事前設定預算門檻，並持續追蹤實際使用情況。
第二個問題，是各部門需求不同、各自串接模型，難以統一管理。 工程團隊可能想用Claude Code或Codex，行政與業務部門可能使用GPT、Gemini，涉及機敏資料的任務則可能放在地端模型執行。若每個部門都自行申請API key、各自開發應用，企業很難統一管理金鑰、權限、成本與使用紀錄。
陳文淦表示，達哥可以扮演企業內部AI應用的管理層。開發人員要串接模型時，不必直接把真正的API key寫進程式，而是透過達哥產生一組虛擬金鑰來使用。這樣一來，各部門仍然可以依需求選擇不同模型，但企業能統一管理金鑰、權限、token成本與使用紀錄。
此外，達哥也能作為開發應用的「地基」，開發人員不用自行處理模型串接、設定、管理與log分析等基礎工作。賽微表示，若透過達哥建立agent，相較自行串接模型與建置管理機制，開發時間可降低約66%。
第三個問題，是大型雲端模型更新太快，企業更新不易。 今天某流程使用GPT，明天可能想改用Gemini或Claude；若工作流程一開始就綁死在單一模型上，未來更換模型時，就可能牽動一筆高昂成本。因此，達哥的設計概念之一，是把AI工作流程與模型「解耦」（ decouple，讓兩者不互相綁定）；企業建立好的代理AI或自動化工作流，不必綁死在單一模型上，而是可以隨時更換，甚至可以先在達哥提供的測試環境更換模型、驗證效果，再推到正式環境。
達哥未來會如何發展？目標是成為企業的「AI中控室」
如今達哥雖然「離家」，但並沒有和聯發科斷線。陳文淦透露，移轉初期，賽微幾乎每週都和聯發科IT團隊討論；如今系統上軌道後，雙方仍約每月交流一次。一邊是聯發科內部工程師高密度使用AI的最新情境，另一邊是賽微在金融、政府與企業客戶端看到的實際需求，兩邊的經驗仍會持續回流到達哥產品開發。
陳文淦透露，目前達哥企業客戶約11到12家，今年預期再增加5家以上，每家客戶實際使用人數從數百人到數千人不等。賽微也規劃今年中與聯發創新基地合辦技術分享會，邀請企業客戶分享導入案例，預計向更多人展示「企業AI平台」的使用方式與管理優勢。
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