Databricks 共同創辦人於 TechCrunch Disrupt 2026 大會上談：什麼因素會導致企業級 AI 交易告吹

企業組織並非排斥人工智慧——而是排斥運作上的不穩定性。

許多創辦人至今仍對這項轉變存在誤解——而這正逐漸成為一項關鍵現實，區分了能夠持續擴張的企業級 AI 公司，與那些在初期勢頭後便停滯不前的公司。

過去幾年來，AI 新創公司受益於一個由實驗驅動的市場。一場精彩的示範、一個令人印象深刻的模型，以及一個強而有力的願景，往往就足以引發企業的興趣、推動試點計畫，並激發投資者的熱情。

但企業級人工智慧正邁入新階段——企業不再問「人工智慧是否令人興奮」，而是問「大規模部署是否安全」。

在 10 月 13 日至 15 日於舊金山莫斯康西展館（Moscone West）舉行的 TechCrunch Disrupt 2026 大會上，Databricks 共同創辦人暨現場工程資深副總裁 Arsalan Tavakoli-Shiraji，將在 AI Stage 專場演講《企業並未失靈。 是你的假設有誤。」

圖片來源：TechCrunch

Disrupt 將匯聚超過 10,000 位創辦人、投資人及營運者，共同探討正在重塑企業建立與擴張模式的技術與營運壓力。為期三天的活動將在六個舞台上舉辦 250 多場議程，由當今引領產業發展的科技領袖主持。

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試點計畫從來都不是難點

企業級 AI 市場充斥著許多成功的試點專案，卻始終未能轉化為實際部署。這並非因為技術失敗，而是因為組織無法承受採用該技術所帶來的營運後果。

創辦人必須面對的現實是：AI 新創公司的交易鮮少是因為模型表現不佳而失敗。它們之所以失敗，是因為企業對部署所涉及的後續影響失去了信心。

這正是 Tavakoli-Shiraji 演講旨在探討的關鍵差距。大多數企業不僅僅是在評估 AI 產品是否有效；他們更在評估：

一款 AI 產品即使在受控環境中表現卓越，但若其部署會導致企業內部不穩定，仍可能在商業上失敗。

這項區別對創辦人至關重要，因為許多 AI 新創公司仍在為錯誤的目標進行優化。他們著重於營造初期熱潮，而非長期營運上的採用。而企業在辨識這項差異方面，正變得越來越嚴謹。

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企業級 AI 正逐漸演變為營運信任的挑戰

在大型組織內嶄露頭角的人工智慧新創公司，越來越多地具備一個共同特徵：它們能降低不確定性。

它們能更流暢地整合至現有系統中，減少工作流程的摩擦，且更易於管理、在內部解釋，並隨著時間推移贏得信任。

這聽起來或許不如突破性的示範或模型基準測試那般令人振奮，但這正迅速成為區分「僅能吸引目光」與「能創造持久營收」的人工智慧新創企業的關鍵差異。

市場正在成熟。企業買家現在提出的是不同的問題：

這些顧慮已不再是次要考量。在許多組織中，它們已成為採購決策的核心。對於向企業銷售 AI 解決方案的創辦人而言，本場次將深入剖析試行階段結束後，究竟是什麼因素真正推動了技術的採用。立即查看活動詳情並享 $410 門票優惠，了解應優先考量哪些重點，以在企業 AI 交易中取得突破。

為何塔瓦科利-希拉吉對市場有獨到見解

Tavakoli-Shiraji 為這場討論帶來了極具洞見的視角，因為他的背景既涵蓋企業策略，也深耕於技術系統架構領域。

在加入 Databricks 之前，他曾任麥肯錫公司（McKinsey & Company）副總顧問，為企業、科技供應商及公共部門組織提供關於雲端運算、次世代 IT 及企業轉型策略的諮詢服務。他亦持有加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）電腦科學博士學位，研究重點為網路與分散式系統。

這種觀點對新創公司極具價值，因為企業人工智慧的成功，已越來越不僅僅取決於強大的工程能力。創辦人現在需要理解技術系統如何與組織行為、基礎設施現況、採購流程、治理考量以及營運風險相互作用。

未來幾年在企業級 AI 領域取得成功的初創企業，未必是擁有最先進模型的那幾家。它們可能是最能理解企業實際如何吸收變革的那些企業。

這正是塔瓦科利-希拉吉（Tavakoli-Shiraji）以及「Disrupt」大會 AI 舞台上其他講者將探討的營運壓力。 由 Google Cloud 呈獻的這個專題舞台，將探討 AI 代理與生成式 AI 如何重塑 SaaS、企業採用、軟體經濟學、資安及營運基礎架構——其中包括塔瓦科利-希拉吉的專題演講，探討為何企業 AI 的成功日益取決於營運信任，而非單純的技術表現。

在這個舞台上，創辦人們將了解焦點為何以及如何從 AI 的新奇感，轉向在真實組織中部署、治理和擴展 AI 系統所面臨的實際挑戰。

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圖片來源：Slava Blazer Photography / Flickr（將在新視窗中開啟）