近年來，AI 應用不再只是大企業的專利，而是逐漸成為中小企業與創業家能夠實際採用的工具。無論是提升客服效率、降低行銷成本，還是讓團隊更快找到數據答案，AI 技術都在以更親民的方式走進日常經營。
本週 AI 應用的分享案例中，我們可以看到開源模型、智慧查詢系統、AI 代理員工以及行動學習平台等新趨勢，這些都與企業「如何賺更多、花更少」息息相關。
一、DeepSeek V3.1：開源混合式大型模型的機會與風險
DeepSeek 推出其新款模型 V3.1，是一個 6,850 億參數的混合型大型模型（hybrid architecture），同時整合對話、推理與程式碼生成能力，且以開源方式釋出到 Hugging Face。
為什麼中小企業可能關心？
- 若你有內部 AI 團隊或想自行部署 AI，使用開源模型可節省未來授權、API 成本。
- 這款模型聲稱能在一次查詢中處理長達 128,000 個 token（大致相當於一本 400 頁書的資訊量），代表它在處理長文檔、文件摘要、跨段落查詢時更有彈性。
- 在初步測試中，其編碼 benchmark（Aider）得分達到 71.6%，性能媲美多款商業模型，且成本據報低得多。
潛在落地方式與注意事項
- 企業可以將 V3.1 用在內部客服、知識庫問答、文件分析、內容生成等任務，自建私有部署或混合雲。
- 但要注意硬體與資源成本：這類大型模型對 GPU/記憶體要求高，不見得每家公司都適合。但相對於付高額 API 費用，若你使用頻繁、查詢複雜，長期來看仍可能有優勢。
- 要設計良好的 prompt 池、容錯流程與監控機制（如回應偏差、成本飆升等）以避免「黑盒風險」。
給的啟發：
若你的公司在行業內有「專業知識」、「大量文件」或「流程查詢」的需求，考慮部署這類開源模型作為內部引擎可能是一條可行路徑。當然，初期可以做小規模試驗，評估效能 vs 成本比，再決定是否擴大。
資料來源：
DeepSeek V3.1 just dropped — and it might be the most powerful open AI yet
二、那些「便宜」的開源模型，其實在燃燒你的算力預算
一篇研究指出：雖然開源 AI 模型看起來每個 token 價格便宜，但它們常常比封閉/商業模型用更多 token 才完成相同問題，導致總成本反而可能更高。研究發現這些模型在某些問題上 token 使用量是封閉模型的 1.5–4 倍，簡單知識問答時甚至可能高達 10 倍。
對中小企業主的警示
- 在選模型時，不能只看「每 token 費用低」就買。你還要加上「模型是否有效率/是否會在內部多思考」這類因素。
- 若你用開源模型做客服、問答、內部查詢等頻繁操作，就可能在 token 消耗上吃掉成本優勢。
- 這篇研究建議企業在評估模型時，應加入「token 效率」（即完成同樣任務所需 token 數）作為重要指標之一。
建議做法
- 在選擇模型時做小樣本測試（幾十到幾百筆典型查詢），量測每筆查詢的 token 使用量與延遲/品質，和不同模型比一比。
- 若發現某開源模型在某類任務效率極差，可考慮混用封閉商業模型 + 開源模型的方式，把效率較差的任務交給商業模型或做輔助處理。
- 設限模型最大思考步驟、簡化 prompt 或規範輸入格式，也可能降低「過度思考」造成的 token 飆升。
總結一句話：
「便宜」的標籤要拆解：每個 token 費用便宜 ≠ 整體成本便宜。企業在算「用哪模型」時要做全面成本評估。
資料來源：
That ‘cheap’ open-source AI model is actually burning through your compute budget
三、Alation 的智能查詢：把資料目錄變成問題解答機器人
Alation 是資料目錄（data catalog / data intelligence）領域知名公司，它最近推出一項新的查詢功能（query feature），據稱能在資料目錄裡進行對話式查詢時提升 30% 準確度。
為什麼這對中小企業有直接意義？
- 很多企業都有龐雜的資料池（ERP、CRM、Excel、數據庫等），但日常查詢常是重複、低效率的手動搜尋。若能把資料目錄升級為可問可答、智能查詢的方式，就能大幅提高團隊工作效率。
- Alation 提出的機制是引入 metadata-aware AI agent（即 AI 對資料目錄有上下文意識），在用戶查詢時能理解語意、同時維持業務背景，給出更準確的答案。
- 實務上，這樣的系統可用在內部報表查詢、業務人員自行查資料、BI 工具輔助決策等場景，大幅降低資料部門或 IT 的查詢負擔。
落地建議與步驟
- 整合資料目錄/元資料：
確保所有資料源（表格、資料庫、API）都有清楚的 metadata（描述、欄位文檔、更新頻率等）。 - 導入查詢 Agent：
選擇支援 context-aware 查詢的 AI 模型/平台，連接你的資料目錄或數據庫。 - 設定語意 mapping 與模板：
針對常見查詢（如「某月銷售」、「各地區營收比較」）先做好 prompt 模板與 mapping。 - 持續監控與調優：
檢查錯誤查詢、答錯率、用戶回饋，適時微調 prompt、排錯或加強 metadata。 - 用戶培訓：
讓業務/白領員工懂得怎麼問、什麼指令有效率，才能真正發揮效果。
潛在效益
- 查詢速度：從人工資料搜尋縮到幾秒鐘內回覆。
- 降低錯誤率：AI 協助把資料解讀一致化，比人為查詢錯誤少。
- 資料共享提升：內部資料不再「藏在資料表裡」，而是可被每個人問得懂。
四、Om Labs 的「AI 員工」：把應用程序轉成自動化代理助手
Om Labs 打出一個概念：未來不再只是「軟體應用程式在後面跑」，而是讓 AI 「員工」（agents）直接接入內部系統，自己執行任務、互動、甚至做部分決策。
實例與應用方式
- 他們打造的 Agent 可處理客服自動應答、產品測試、內部流程監控、數據匯整等任務。
- 一個具體工具是 Jina，它可以模擬最終用戶行為，自動測試軟體或流程是否如預期運作。這樣可以在上線前抓錯誤。
- 在企業裡，這種 AI agent 可以成為你團隊中一個「虛擬助理」，但不只是回答；它可以主動發現任務、提醒、執行部分流程。
為什麼中小企業主要留意？
- 隨著 SaaS / App 的數量增加，維護、串接、流程監控的成本往往被忽略。這類 AI agent 可幫你減少人力維護、串接錯誤、延遲回饋問題。
- 它可允許你把中間層「流程協調員」或「流程監控人員」部分工作交給 AI，讓人類更聚焦創意或戰略層面工作。
- 對於創業公司或中小企業，若你已經有一定的應用系統基礎（CRM、ERP、客服系統），引入 agent 基層自動化可能成本相對較低、回報相對明顯。
落地建議流程
- 挑選痛點流程：先從「反覆性高/人工出錯率高」的流程做 agent。
- 定義 agent 權限與介面：決定 agent 可操作哪些系統（資料庫、API、UI 操作）。
- 設計保險機制：agent 做出動作前可能先提示、做冗餘檢查、錯誤回退機制。
- 監控與回饋系統：建立 agent 執行日誌、異常警示、人工覆核流程。
- 漸進擴張：從小流程、低風險場景開始，待驗證效果後再擴大到核心流程。
資料來源：
AI employees, not apps: how Om Labs is building the future of work
五、CodeSignal 的 Cosmo：把職場技能學習放進手機裡
CodeSignal 推出名為 Cosmo 的 App，定位為「職場技能版的 Duolingo」──讓上班族可以在手機上隨時學習工作技能如 AI、資料分析、商業技能等。
特色與對商業組織的意義
- 它與 CodeSignal 現有的企業訓練平台整合：若公司已有 CodeSignal 部署，員工可自動獲得 Cosmo 學習權限。
- 它推行「行動學習」（micro‐learning）：每堂課時間短、在通勤、空檔時刻就能完成，降低員工學習阻力。
- 對公司而言，這意味著培訓可以從傳統集中式課程、線上課程轉向「平時、碎片化」的學習方式，提升上班族持續學習的動機與習慣。
落地操作建議
- 公司可把 Cosmo 作為員工訓練補充工具，配合內部訓練、專案學習放一起。
- 可設計「挑戰賽」、「學習激勵」方案（例如完成特定課程給小獎勵）以提升使用率。
- 跟績效目標或職涯晉升結合：若員工掌握新的技能，就能在實務工作中被分派新任務或升級角色。
- 定期檢驗「學習結果對工作績效」是否有正向拉升，做效果追蹤與課程優化。
資料來源：
CodeSignal’s new AI tutoring app Cosmo wants to be the ‘Duolingo for job skills’
六、Structured（原 StructuredWeb）：用 AI 代理整合通路行銷與夥伴管理
StructuredWeb 改名為 Structured，同步推出一套 agentic AI 平台，專門幫企業（特別是有通路或夥伴體系）做市場行銷與合作夥伴管理。
功能與應用場景
- 他們將創意生成、內容翻譯、本地化、自動優化等功能包裝成多個 AI agent 自動協作。這些 agent 背後可驅動通路夥伴的推廣活動、資源對接、行銷活動輔助等。
- 平台強調整合原有 AI 生態系統（例如 Copilot、Watson、Gemini 等），讓你的行銷/通路流程可以「插入」智能 agent 協助流程自動化。
- 安全與合規性也是他們強調的：提供 SOC2、GDPR 等認證標準，以便在大型組織或跨國公司中導入更安心。
對 SME /創業者可能的價值
- 若你有產品透過代理商、通路商銷售，這類平台能協助你統一內容、同步行銷策略、監控活動成效。
- 對於沒有大行銷團隊的小型公司，它幫你把「通路管理 + 行銷執行」部分自動化，減少手動協調與重複溝通成本。
- 當逐步擴大時，你可以把部分 agent 職能（如「對接、提醒、內容生成」）升級，更快拉動通路網絡。
落地建議
- 列出你目前在通路/夥伴行銷裡所有接觸點：內容製作、通知、報表、溝通等。
- 將其中容易標準化、重複性高的部分交給 agent（如初步內容生成、翻譯、通路活動提醒）。
- 逐漸驗證 agent 的效果：哪一個 agent 幫你省了多少時間、錯誤率下降多少。
- 設定安全與審查機制：由人工覆核、異常提醒、版本回滾等，以確保 agent 不會做出錯誤或違規動作。
小編觀點
從機會面來看：
- 若你能比競爭者更早導入 agent，把重複流程自動化，那麼效率與成本優勢可能很快就能體現。
- 對於有技術能力或願意投入 AI 的團隊，開源模型（如 DeepSeek V3.1）代表一條可以控制成本、自主部署的路徑。
- 在資料密集型業務裡，像 Alation 類型的智能查詢工具，能讓資料從「被藏在表格/資料庫裡」變成可被人人問的資源，大幅提升組織協作效率。
但挑戰也不少：
- 開源模型的 token 效率研究提醒我們：便宜不代表真的便宜，模型的設計是否「過度思考」可能拉高成本。
- Agent 的設計要考慮權限、審查、錯誤處理等機制，否則自動化有可能反彈風險。
- 落地初期要找好邊界、從低風險場域做起；若貿然在核心業務加上 agent，若失控或出錯可能成本更高。
對你我來說，建議的做法是：先在自己最熟、最痛的環節做小規模 AI 試驗（例如客服查詢、自動報表、內部資料問答、行銷內容輔助等），在穩定後再逐步擴大。這樣你既能趁早探索 AI 的潛力，也能控制風險與成本。
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