開放式創新 在Web 2.0如虎添翼
開放式創新 在Web 2.0如虎添翼
2007.07.01 | 人物

英特爾(Intel)的成功讓創始人摩爾(Gordon E. Moore)和八、九○年代的總舵手葛洛夫(Andy Grove)成了科技界的傳奇人物。然而,英特爾卻不是一般的科技公司。我們認為科技公司的研究發展一定具有高度比重,但英特爾不一樣,它的優勢並不是研發,而是讓夥伴幫它研發的能力。

這如何解釋呢?我們可以這麼比喻,一般公司的研發是垂直式的,而英特爾是平行的。垂直式的研發由研發部門主導,研究成果出爐之後由發展單位開發成產品。產品可能由公司本身或下游的OEM負責生產,最後產品由行銷部門出售。

但英特爾的方式就大異其趣了,它掌握關鍵核心能力,而其他的研發則以合作的方式進行。它的核心能力是半導體產品製造技術,還有一般人忽略的流程改進。掌握這些,英特爾將產品研發交給了以它為中心的研發系統。

英特爾的研發系統是以其研究理事會(Research Council)為核心。這個組織的功能超過了研發部門,建構並協調一個個研究社群,社群的每一個單元接受英特爾的資助。大學就是一個典型的研究單元。

公司付出有限但分享到的成果無限
英特爾要讓「Intel Inside」真正成為事實,絕對不僅靠著它的產品品質,還包括長期經營的夥伴關係。和我們傳統上認為大公司經常採取的生產垂直整合策略不同,英特爾走向市場的連橫。它投資其他硬體廠,這些廠商就成了英特爾的忠實顧客。它也研究未來電腦架構,據以設計下一代半導體產品,這樣就主導硬體廠的生產方向。

英特爾說明了開放式創新的威力。簡單地說,開放式創新就是將組織外圍也納入創新研究的平台,研究成果可以是專屬的,但更多是共同擁有、甚至是免費的。開放式創新者認為,公司沒法將所有的研究訴諸內部,原因很多,主要有二:

一、知識的分布愈來愈平面化,內部所能掌控的知識技術比重愈來愈少:全球化、教育普及、教學設備進步都是知識普及的原因,只有訴諸外部才能全面地研發。因此,英特爾大舉和學術研究單位合作,充分運用此一公開資源。

二、內部研究往往受限於公司的目標:和目標無關的研究往往認為沒有遠景,但這類研究卻可能對公司產生神來一筆的效用。例如Ethernet和GUI(圖形化使用者介面)是Xerox研發出來的,可是Xerox卻認為這兩件產品和其目標「辦公室自動化」關係不大,而遭到冷落。可是Ethernet和GUI卻在個人電腦領域起了革命性的影響。

開放式創新是企業的致命優勢
開放式創新雖然某種程度上是分享,公司的研究成果也讓別人享用,但付出成果的公司依然可以從中得利。IBM的公司策略副總裁(Vice President for Corporate Strategy)寇里(Joel Cawley)曾這樣描寫開放創新對該公司的助益。他說,IBM每年大約花上一百萬美元發展Linux,其中五十萬發展只對自己有用的產品,另外一半則是對Linux一般性功能的提升。全球發展Linux的經費每年大約是九百萬美元,其中也是一半用於一般性效用。如此看來,IBM在Linux上的投資是一百萬元,但所得到的效益卻值五百萬。

當創新是以整個網際網路為平台,就表示個別公司付出有限,但分享到的成果卻可以無限。甚至像維基百科,少數人奉獻,但全世界都蒙其利。

Web 2.0讓開放式創新更有意義。首先,研究工作在過去是高度風險的。我們不知道研究是否可以成功、問題是否可以解決;我們也很難預測市場未來方向,也不知道研究成果是否可以商業化。但透過Web 2.0,研究平台全球化、研究社群更具有自主性,個別研究主題之多寡、研發者興趣的動向,正可以作為判斷市場趨勢的依據,如此降低市場風險。

因為Web 2.0,知識的平面化更為顯著,而平面化知識的參與則更為容易,這就像是維基百科的原理。過去英特爾必須砸下重金,穩固其顧客關係與研究社群,但如今這項成本降低了。因為參與的容易程度提高,也就提升了參與率,連帶降低了投資風險。

Internet存在網路效果(Network Effect),也就是說,網路的參與者愈多,個別的效益也就愈大。這正是Web 2.0的致命優勢。Web 1.0的網路效果主要是在內容上、消費上,而Web 2.0除了在此延續這一效果外,參與本身就是效用的來源,因為愈多人參與,參與者得到的交流也就愈多。如此,網路效果在商業關係就能成功實踐。開放式創新正是運用它成為企業的致命優勢。

自從波特(Michael Porter)提出創新是企業競爭優勢的不二法門,創新理論也經歷了許多變遷。企業逐漸了解,創新本身也不能一成不變、也需創新。在Web 2.0時代,創造創新、邁越前塵的機會遍布全球。一旦勢成,影響力也是全球性的,而且速度之快,前所未有。正因如此,也唯獨開放式創新才能適應創新的速度。

封閉和開放式創新原則比一比

**封閉式創新原則
**●這領域的人才為我所用
●研發的利潤來自開發、發展、裝運,都由自己負責
●如果發現來自本身,我們就可以成為市場的先驅
●將創新推向市場的先驅獲勝
●如果我們創造最多最好的概念,我們就是贏家
●我們必須控制智慧財產,這樣競爭者就不會從中取得利潤

開放式創新原則
●並非全數為我所用,我們必須和人才在公司內外共同合作
●外部研發可能創造顯著的價值,而內部研發的工作就是取得這些價值
●要獲得利潤,不見得要成為研究的原創者
●建構優良的商業模式,比成為市場先驅更重要
●如果我們善於利用外部化的概念,我們就是贏家
●我們應該從分享智慧財產中獲利。如果他人的智財可以提升我們的商業模式,我們也應當購買

資料來源:http://www.openinnovation.eu/openinnovatie.php

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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