互聯網思維做不好AI

### 互聯網思維做不好AI：從「無招」到「陳宇森」的思維轉型

近期一篇討論「告別無招、迎接陳宇森，告別互聯網打法、迎接AI思維」的文章引發業界關注。標題直接點出一個關鍵問題：過去十年在網路產業行之有效的「互聯網思維」，為什麼在AI時代反而成了阻礙？答案不在於技術本身，而在於底層的產品邏輯與組織文化亟待全面翻新。

所謂「互聯網思維」，核心是快速迭代、用戶增長、流量變現與輕資產運作。這些打法在App、電商、社交等領域創造了輝煌，但套用到AI產品時卻常碰壁。AI不像傳統軟體可以靠版本更新就能修補功能；它需要長期投入數據標註、模型訓練與算力支撐，且往往無法在短期內看到明顯的商業產出。若仍用「先上線、再優化」的節奏，只會讓模型品質停滯，最終被競爭者甩在後頭。

相比之下，「AI思維」更強調數據驅動的閉環、模型迭代的耐心，以及對底層基礎設施的重視。好的AI產品不是一蹴可幾的，而是透過大量數據清洗、特徵工程與持續的實驗驗證來累積。這也意味著團隊需要具備跨領域能力——從機器學習工程師、數據科學家到產品經理，必須共同理解模型限制與潛力，而非只追求介面流暢或用戶活躍度。

原文提到的「告別無招、迎接陳宇森」，雖然沒有說明具體背景，但可視為一次典型的企業轉型縮影。無招象徵著過去依賴直覺與經驗的草莽風格，而陳宇森則可能代表新一代重視科學方法與長期主義的領導人。這種人事更替背後，是組織必須從「業務驅動」轉向「技術驅動」，從「功能開發」轉向「模型進化」的必然選擇。

這樣的思維轉換帶來的影響深遠。首先，產品開發週期會被拉長，企業必須接受前期看不到明顯回報的事實。其次，團隊考核指標也要調整，不能再只以DAU或營收為單一標準，而需納入模型準確率、數據品質與可解釋性等技術維度。最後，投資人與管理層的耐心也將受到考驗——誰能熬過從0到1的研發階段，誰就有機會建立真正的技術壁壘。

對於讀者而言，後續可以留意幾個方向：一是那些從互聯網轉型AI的企業，如何調整組織架構（例如設立獨立AI部門或首席科學家職位）；二是新創公司是否開始大量招募具備研究背景的人才，取代傳統的產品經理主導模式；三是觀察產業中是否出現「互聯網思維」與「AI思維」衝突的案例，例如產品功能華麗但模型效果不佳，或數據團隊與業務團隊無法協作。

總結來說，「用互聯網思維做不好AI」並非危言聳聽，而是對過去成功經驗的反思。台灣許多科技業者正面臨轉型關卡，若能及早認知到兩種思維的根本差異，並在組織、人才與流程上做出調整，才有機會在AI浪潮中站穩腳步。未來的競爭，將不再只是產品介面或行銷手段的比拚，而是數據、算法與基礎研究的深度競賽。