簡立峰:矽谷裁員逼出百萬人危機感!台灣不裁員,養出一座溫水煮青蛙的島?
簡立峰:矽谷裁員逼出百萬人危機感!台灣不裁員,養出一座溫水煮青蛙的島?

AI是一個時代的典範轉移,像工業革命一樣有了工具之後就不要工人了,就會導致裁員。現在新工作還沒來,舊工作就被剝奪掉,我們不知道這個會維持多久,但是要相信光明總會到來。現在我們可以思考的主題是「受害者如何變成受益者」,一定要打通這個觀念,創造更多一人企業去做新的事情。

受害者要變受益者,年輕人能從哪裡切進去?

在AI時代,除非做非常小型的創業,否則要拉到跟大公司比的商業模式,是沒什麼勝算的。在垂直領域,大公司一定有自己的場域跟深度隱形知識,外部的人是打不過的。

年輕人做的一定就是靠已經確定的商模,去切入不懂得用AI、或自建成本太高的中小企業。這很像是以前SOHO族(自由工作者)的概念,開個網頁去接單。

你可以把這個想成是「中小企業的AI代理」。像中國年輕人現階段很難找工作,在深圳、北京中關村,現在晚上都有很多人在補習,幾十萬中小企業老闆在補「小龍蝦(OpenClaw)」,還在野蠻生長的階段。微型的企業還可以用公版的skills,只要加一點簡單描述,加一點SOP(標準作業程序)把它寫在更底層的skills,做出來就能提高效率。

這代表未來一人公司都有機會去接到這樣子的生意,服務這些有AI需求的中小企業。比如說報關、報稅,一人公司都有機會用AI把很多流程的效率和成本降下來。

台灣為什麼「不裁員」,反而更危險?

回來看台灣,整體來講跟中美還很不一樣,台灣比較令人擔心的是「溫水煮青蛙」。產業天花板較低加上少子化,所以其實企業找人都來不及了,不會裁員。也因為企業不會裁員,所以員工就不覺得我一定要用AI,不覺得有壓力。我觀察台灣的年輕人現在比較沒有真正的危機感,企業主也還沒有,就算有也沒有到中美企業主感受到的危機程度。

在矽谷,我認為大概有超過百萬人的危機感很強,因為光是被裁員,這3年下來大概就十萬人了。美國有條件這樣做是因為它「騰籠換鳥」,還有鳥可以進來,反觀台灣這個籠子,可能不見得有鳥進來。

簡立峰
圖/ 侯俊偉攝影

AI導入兩樣情:中小企冷、製造業為何熱?

台灣的中小企業老闆一般年紀比較大,所以能改變的機會不大,一般服務性產業不會因為用AI多賺幾塊錢,因為沒辦法突破天花板。除非你用AI可以讓你的內容或服務,穿越台灣島到海外,這樣的企業用AI的動機才強烈。

大家一直講百工百業要用AI降本增效,可是其實本質要解決的問題是商業模式,如果市場就只有這麼大,AI 沒帶來明顯的「增值」效益,那就是大家早點下班而已。

但如果目標是全球市場,大型製造業的AI使用狀況就比較積極。用台塑當例子,它用AI做很多管路的偵測,把這資訊集中交給機器看,這個立刻就降本增效。中華電信現在用AI做自動稽核,整個集團有8,000種表單,以前是抽查,現在直接掃描,全部交給AI去分析,直接找出矛盾之處,AI的策略能力比人強多了。

職場溝通
圖/ freepik

AI有一個很重要的能力叫「reasoning(推論)」,另一個能力則是「simulation(模擬)」,模擬能力可以讓我們突破、幫我們讀很多的書報,讓我們找出更好的解決方法,未來的成功者必須善用這個能力,就能創造成多新的機會。下一階段更可以提升基礎能力,比如說化學產業、化工產業,能夠透過AI找到新的配方,這叫真正的新經濟。

台灣新創的機會,為何一定要「跟著硬體出海」?

至於AI對台灣新創帶來的機會,如果只有純軟體,不透過硬體當載體,那真的很難。看起來比較有希望的是垂直領域加AI,一定要跟著硬體裝置出去,對我們才有利。因為如果這座島上的機會太小了,一定是要走國際化,跟著硬體會比較容易推出去。

近期智慧醫療有些有意思的案例,比如用AI幫腦科醫師在開刀的時做部位檢測,另外還有用AI監測深度昏迷病人的呼吸狀況,以前用聽診器去聽,現在交給AI,這些方向會比較適合台灣用AI技術走向國際市場。

回過頭來看,AI時代下的教育制度也是一個大哉問。ChatGPT去年一到夏天,7成的流量就不見了,因為學校放假,代表現在70%是學生在用,教育的概念就直接打破了。教育的關鍵就變成一個人的思辨能力,我們不可能說學生不准用,而是教育體系要怎麼訓練強化思辨能力?

未來最重要的學習能力只有一個:好奇心。我認為面對孩子最重要一件事,就是家長不要給太多意見,盡量問孩子的意見,然後聽他說,大人不要自己說很多。如果大人一直給標準答案,孩子就沒有自信,也不會有好奇心,而這在AI時代是最恐怖的事。

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責任編輯:陳祈安

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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