沒有數據AI只是空談！「矽谷台灣混血」的炬識科技創辦人如何佈局數據商機？

「No Data, No AI。」這是炬識科技創辦人暨執行長顏良修在AI時代強調的重點。

無論新創或傳統企業，都希望引入AI，而AI的基石是「大數據」——若沒有足夠的數據，AI應用只能是空談。同時擁有在台灣與矽谷創業經驗的顏良修認為，雖然數據服務看起來並不吸引人，卻是所有企業數位轉型、AI轉型的關鍵，也成為炬識科技以「寡占」思維進行商業模式的出發點。

從IT公司到數據公司，炬識科技如何搶在AI浪潮之前成功轉型？顏良修又在過去的創業經驗中學到哪些寶貴的一課？

炬識科技的定位轉變：從科技公司到數據公司

炬識科技創立於2015年，最初只是專注於資料庫和系統建設的IT公司。然而，2020年公司轉型為數據公司，這一變化源自客戶的需求改變。

「起初我們只是小型轎車，但客戶需要的是大型聯結車。」事實上，這一改變的端倪早在2018年便已出現。當時，炬識科技的主要客戶為全球500強企業，隨著它們對數據管理和AI的需求提升，傳統的資料庫解決方案逐漸無法滿足要求。炬識科技意識到，數據正逐步成為企業的核心資源，而不再僅僅是IT系統的輔助，單純交付軟體已經不夠。

自2017年起，炬識科技與金融、零售等產業的企業建立了深度合作，不僅提供數據系統建置，還針對企業需求提供數據清理、整合和分析服務，關係愈加緊密。顏良修表示：「如果我們只是交付軟體，關係不會這麼緊密；我們的重點在資料，這才是核心。」例如，炬識科技為銀行打造專屬的數據監控系統，並定期提供數據解析報告，幫助客戶掌握業務趨勢，進一步挖掘數據價值。這些服務不僅提升了數據管理效率，也讓炬識科技成為企業在數據領域的不可或缺夥伴。

2020年炬識科技正式轉型，顏良修做出大膽決策——走上「寡占市場」之路：選擇垂直整合策略，放棄所有製造業客戶，專注於金融、政府和大型零售業等領域。她坦言當時心中仍有擔憂，但深知轉型勢在必行。顏良修以石油開採作比：「越靠近上游的產業看似不炫，但穩住上游，才能形成寡占。」

顏良修將AI與數據的關係比作電影製作。觀眾看到的是完成的電影，但背後包含繁複的準備與剪輯。數據整合與清理就像電影的「剪輯」過程，若無高品質的數據基礎，AI應用無法順利運作，更難滿足商業需求。「我們的工作或許沒那麼吸引人，但確實是產業的基石。」顏良修笑著說，儘管「數據供應商」的角色低調卻至關重要，因為數據的累積才是AI時代的真正基礎。

台灣和矽谷軟體新創的「南轅北轍」？分歧點在於「表達」

法律系畢業的顏良修在2007年踏上新創之路。她的導師從矽谷回台後，邀請顏良修加入一間台灣的資安新創公司，後來又自己另外創了一間專注於統一威脅管理（UTM）的資安公司，顏良修成為共同創辦人，這一待就是7年。

這段經歷讓顏良修學會了如何將產品從無到有地推向市場，以及如何建立基礎設施與流程管理，包括流程管理和工具系統。「許多新創企業在成長的關鍵時刻引入管理工具往往已經太遲，導致組織運作不順暢。」這些經驗使她在後來的創業中更加注重「正確時間點」的重要性，以確保公司穩定發展。

矽谷師父引領入行，後在台灣紮根創業，顏良修作為矽谷與台灣的「混血」，深諳兩地新創的文化差異。「全世界都想複製矽谷，但矽谷的成功來自全球菁英的匯聚，與台灣的生態完全不同。」她指出，表面上矽谷與台灣的新創環境似乎相似，但在文化、組織和市場態度上卻有「南轅北轍」之別。就像她的導師從矽谷回台後無法適應台灣新創文化，這之間的差異究竟是什麼？

顏良修認為，兩地的差異主要體現在溝通習慣和市場定位。

「不清楚彼此的想法和疑惑，這種沈默在軟體業中尤為致命。」矽谷團隊的成員習慣將每件小事表達出來；反觀台灣工程師較為服從，少有意見表達，這在跨國合作中容易被誤解為掩蓋問題，對軟體業更是致命。「在製造業中，分工的精細程度決定效率，但在軟體業，協作效率才是成敗的關鍵。」顏良修指出，炬識科技採取「寫作型文化」，鼓勵團隊成員共享認知和目標，以分散性的集體創作模式協同工作，這一切都建立在充分溝通的基礎上。

除了溝通外，市場定位的差異也顯著。顏良修認為，台灣新創往往過度專注於技術本身，忽略了市場競爭，在生態系中未找到立足點。「比起尋找競爭對手，更應思考你的盟友是誰。」在開源和AI領域，矽谷新創更重視結盟，藉由技術的相輔相成來擴展市場。