全球網路成功法則
全球網路成功法則
2007.10.01 | 人物

今年的亞太青年創業年會(ASES)由台灣主辦,筆者應邀到台大演講,但更有趣的是後面的Q&A,來自美國、加拿大、新加坡、印度、菲律賓、香港、大陸代表所提問的問題。為了強調我的觀點,對於一些問題也很美式作風直接了當的不客氣回答。

例如有位代表質疑:「網站真的如你所說,可以在不設點的情況下外銷到其他國家?」我的回答是,你可以舉出目前有哪個中小型網站,是因為沒有設點而失敗的嗎?如果不行,我反倒可以舉出至少五個網站是沒有任何在地優勢直接成功的,像是Fotolog、EditGrid、Club Penguin、iJigg、Orkut。有位代表則堅持追問到底網站怎麼拿到創投資金?我說,你有看過哪個網站是在拿到可觀資金後,撒下二十名人力做成功的嗎?如果沒有,我可以舉出至少五個例子,不必花很多錢,租用一台便宜的主機,一路做上去的,例如Digg、PlentyOfFish、Friendster、MySpace、LiveJournal。

詭譎的網路環境需要新作法
網路世界的成功之道,的確與其他產業南轅北轍,全球皆如此。成功的網站隨隨便便就值新台幣一百億元,但一千個網站有九百九十九個失敗,而且大站並無任何優勢。目前我們看到雅虎(Yahoo!)戰戰兢兢推出Pipes、Yahoo! 360º,看到Google經營Picasa、Orkut、Answers、My Maps,他們背後是有制度的製作過程與強大技術後台,但仍是「開十個死七個」。我在接受號召創組Voofox時就深深相信,我們的確需要另一種迥異於資工教科書、「書上沒寫」的新作法,以大幅提升成功機率。

這樣符合全球網站潮流的新作法叫做「創辦團隊」(founding team),這乃是特別為網路世界「伸手不見五指」的詭譎環境所設計,從團隊建立(team building)到後續的管理制度,皆和一般標準公司不同,每位同仁像一塊軟趴趴的海綿,自我吸收、自我變型、自我成長。團隊的組織架構每一周都有變化,意圖以最快速度架站、轉彎,不斷地調整,來攻擊那怎麼打都打不中的網路市場。目前在美國已漸漸出現像HitForge這樣的團隊,也是類似的想法。

筆者自加拿大求學起,便一直與朋友以創辦團隊製作網站。我們總是能在極短的時間內完成一個好網站,爭取上市(to market)的時間與次數。每個人幾乎自成一個獨立個體,有爭執就靠智慧調解,士氣終日維持高昂。做第一個網站時我們尚稱稚嫩,等做到第六個網站,同學加入,我們已經了解如何經營這麼一支創辦團隊。

網路一日千變,所謂「有效成功史」,只是最近一年才算數,因此沒有任何書本可以趕得上。這段成功史雖短,卻已經告訴我們許多線索。無論在哪個國家,我們或許會看到在二○○八年掄元的,不是任何慢吞吞、死板板的正規軍,而是那幾個出人意表的「創辦團隊」。

往下滑看下一篇文章
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
立即報名

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓