数据「孤岛化」的挑战与契机

黄仁勳在台大毕业典礼上演讲提到，1984年他从大学毕业，迎接的是PC起飞的年代，而2023年是「人工智能起飞（AI）的年代」，期望今年毕业的学生可以掌握时代的契机，成为浪尖上的英雄。1984年底，我念完研究所，1985年回到台湾迎接的也是PC元年！

创业的过程总是艰辛的，「诚实的面对问题」是黄仁勳在台大整场演讲的精华。与Sega的合作，其实技术上碰到挫折，但却厚着脸皮要对方付钱；与张忠谋的互动，成就了双方25年的革命情感。骄傲的创业家，也有弯腰请人帮忙的时刻，这些心理上的挣扎只有创业家可以体会！

黄仁勳说：就像是1984年PC滥觞的时代，2023年是AI真正商业化的时代，而这背后有很多软硬整合与硬件制造的机会。在Google查找引擎可至之处，大概有超过6成的数据是来自英语体系，中文只占1.5%，繁体字更仅有0.01%，换句话说，如果以台湾本土的信息、数据创造普遍性的价值，可能是缘木求鱼，不可行的策略。

但反其道而行，如果能在「孤岛」上圈地自肥，专门找丰腴的土地耕作，而这块土地还有往外扩张的空间，可行吗？我做的就是这样的实验，我认为不仅可行，而且是AI创新与他人差异化的避风港。

这个市场小到网络大腕们不仅视而不见，而且希望拉拢我们这些地头蛇，加速事业模式的落地与实践。这些离经叛道的做法，可能让专业人士怀疑可行吗？路是我走出来的，我知道有多难，但别人认为不可行的，您也一定没机会！

「大数据是AI的成败关键」的说法，大致是正确的，但很多人也认同，数据总量与品质之间的关系很关键。过去将数据资产的重心放在信息储存、高速运算，现在「信息的交换」也非常重要，这牵涉到交换的效率、条件、定义、对象等问题。

由于现在的网络社会，数据是双向互动，Input的品质当然影响到Output的结果，长期累积的价值、客户的信赖都是成败关键。

其次，如何从累积大数据的过程中，找到具有商业价值的副产品，绝对是台湾这种中小型国家新创企业要深思的问题。这些副产品或技术趋势，如何与台湾优势结合，才是我们应该思考的问题。

大趋势背后的副产品、边缘服务，这点商机不值得主流业者来经营。难度高，又看不上眼，难怪我们活得好好的！