非洲迫切需要的耐心資本
非洲迫切需要的耐心資本
2007.05.15 | 人物

上周我造訪了坦尚尼亞(Tanzania)北方。當座車正經過卡拉圖(Karatu)這個小鎮時,一行人眼前突然出現一座充斥著許許多多繽紛色彩的廣場,遠遠看就彷彿有人在這片風景上畫了道有三十個顏色的美麗彩虹。
靠近點後,我才發現這是卡拉圖的大型衣物市場。商人們把裝滿一疊疊五顏六色T恤、長褲、洋裝的籃子一一陳列開來,有許多衣服來自歐洲,然後他們開始大聲兜售著。

這裡並不是Nordstrom(編按:美國一家大型連鎖服飾百貨)。一名背著背包,捲尺還探出來晃啊晃的男子,正拿著擴音器喊著:「一千先令(編按:肯亞貨幣,匯率約為新台幣一元兌換兩肯亞先令)就可以把這些褲子帶回家,半買半相送。」市場裡的男男女女,穿著絢爛的坦尚尼亞傳統服飾,穿梭在這些衣物小丘之間,忙著拿襯衫或長褲往身上比,看看是否合身。

這樣的場景提醒我們,非洲既非全然的悲慘,也非處處欣欣向榮。這是一塊面貌多端的大陸,奮力地在全球經濟中找出自己的路。當然我們可以看到極端的現象,但更多的是像卡拉圖市場般的中間地帶:一種放任、不受規範、非正規、個人品牌式的資本主義,它需要被引導成為真正的公司,即使在腐敗的治理下,依舊能夠成長壯大。

非洲需要很多東西,但最迫切需要的是,能夠創立並營運合法公司的資本家;要多些比爾.蓋茲(Bill Gates),少些基金會。當人們開始做起小生意與雇用鄰居時,才得以脫離貧困,此外別無它法。

即使對於所謂資金流入非洲時有耳聞,但這些錢多半來自如世界銀行(World Bank)等大型借款單位,對受款者諸多要求且多著墨大型計畫;又或者來自於微型金融機構(Microfinanciers),借給某名婦女五十美元去買縫紉機。微型金融(Microfinance)當然有其重要性,但許多人並不想承受做經營者的壓力,他們想要一份由資本主義者與創新改革者所提供穩定且有前景的工作。印度就是個好例子。

某方面而言,非洲今天最需要可以鼓勵潛在資本家的耐心資本(patient capital)。耐心資本的經營原則與創投資本完全相同:講求回報,並且因此嚴格把關資金的運用。只不過,耐心資本期待介於五~一○%的投資報酬率,非創投基金要求的三五%,也允許較長的投資回收期(payback period)。

肯亞公司ABE(Advanced Bio-Extracts)就是個結合了耐心資本、能力與創意的最佳典範,老闆是亨佛瑞(Patrick Henfrey)。他跟夥伴召集了多種族非洲農人與科學家的優秀團體,成立一間培育艾屬綠葉植物(sweet wormwood,俗稱青蒿),並將它轉換成藥用青蒿素的公司。這個植物萃取素是被稱為青蒿素類複方療法(artemisinin-based combination therapies, ACTs)的主成份,是新一代成本低廉、可有效對付瘧疾的處方。目前非洲每年仍有將近一百萬人死於瘧疾,較愛滋病的致死率為高。

ABE在奈洛比(Nairobi)外圍的工廠並不僅僅加工處理藥劑原料,更與七千名左右的農民簽約,在肯亞(Kenya)、坦尚尼亞和烏干達(Uganda)種植青蒿,大多為小型農場。這項作物帶給農夫的金錢收入,整整高達穀物的四倍。

「我們把從未商品化的東西商品化了。﹂亨佛瑞這麼說。當然,要讓夢想成真,除了公司創辦人得投入本身的資金,更需要找到投資人,如瑞士諾華大藥廠(Novartis)和美國的公益創投基金Acumen Fund來挹注耐心資本(ABE無法提供銀行放款所需的擔保品)。

「這些一點一滴匯入的支持讓夢想成真。亨佛瑞說:「沒有這些幫助,我們無法成就任何事。」

Acumen基金的肯亞負責人慕爾(Nthenya Mule)向我說明,一般人對非洲的刻板印象就是充滿絕望,枯坐以待來自西方的救援。事實上,她補充道:「有些正面的事正在這塊大陸上發生,當然絕非一夕之間,有的也不會大張旗鼓。ABE就是很好的範本,你不會在新聞頭版讀到它的故事,但在短短十八個月之內他們成立了一百六十人的工廠,影響所及有七千名農人,還開始對世界最大的藥廠之一供貨。」

「這樣的故事需要傳頌開來,因為付諸行動是重要的。一個馬路上的坑洞用不著出動整座工廠,只要去填好它;我們需要新的藥——那就捲起袖子開始幹活,而非繼續進行第一百零一次的討論。」 

非洲今天需要可以鼓勵潛在資本家的耐心資本。
耐心資本的經營原則與創投相同:講求回報,
只不過,它僅期待五~一○%的投資報酬率,
也允許較長的投資回收期。 

一般人對非洲的刻板印象就是充滿絕望,
枯坐以待來自西方的救援。
事實上,有些正面的事正在這塊大陸上發生,
當然絕非一夕之間,有的也不會大張旗鼓。 

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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