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越南核心銀行市場, 行銷策略與競爭格局

越南的銀行業正快速數位轉型，為核心銀行解決方案供應商帶來新機會。既有的「傳統」核心銀行供應商與新興的「Neo-core」金融科技競爭者皆致力於協助越南的傳統銀行與新興數位銀行現代化其技術基礎。此報告提供市場概覽、探討在B2B金融科技領域常見的行銷管道與客戶取得策略，分析本地與外國核心銀行供應商的競爭態勢（含市場佔有率與定位），並檢視越南銀行的採購行為與決策驅動因素。內容特別為首次進入東南亞市場的Neo-core平台量身打造，提供其行銷與競爭建議。

越南核心銀行市場概況

越南擁有多樣化的銀行體系，包括大型國有銀行、股份制商業銀行、外國銀行分行以及新興的數位銀行。幾乎所有越南銀行在過去20年內都已實施現代核心系統，主要因應交易量快速成長與全球化競爭壓力。銀行目前的關鍵策略優先事項包括：法規合規、資產品質提升、以客戶為中心、數位融合，以及因應新興競爭對手。

儘管如此，許多銀行仍使用過時的核心系統，缺乏自動化、數據分散且維護成本高昂。隨著銀行追求即時、全天候數位服務，升級核心系統的壓力日益加劇。

調查顯示，高達94%的越南銀行高層認為數位轉型遲緩導致新客戶流失。再加上越南超過70%人口為35歲以下，且智慧型手機滲透率接近90%，促使銀行加速現代化。

越南央行（SBV）支持數位創新，鼓勵使用雲端技術與開放API。例如，VIB成為越南第一家使用AWS雲端運行核心系統的銀行，顯示監管機構對雲端核心的開放態度。

另一方面，數位純網銀如TNEX（由MSB創立）、Timo，以及HDBank的數位子品牌「Vikki」，皆選擇Neo-core平台作為其基礎系統，呈現出市場需求的兩極化：傳統銀行升級舊系統，數位銀行尋求靈活、快速部署的新一代核心方案。

越南主要核心銀行供應商概覽

越南的核心銀行市場由本地與國際供應商共同構成，但技術主導地位主要由外國廠商掌握。以下列出主要解決方案供應商（含傳統與Neo-core），其來源、知名用戶、及市場佔有情況：

供應商（來源）	核心平台名稱	越南代表客戶	市場佔有率／存在度	競爭定位
Temenos（瑞士）	T24 Transact	Techcombank、Sacombank、MB、OCB、SeABank、SHB等	約37.5%（領導地位）	強大在地實績，開放架構，支援微服務與API，適用數位轉型
Oracle FSS（美國）	Flexcube	ACB、LienViet、OceanBank、TPBank、VietCapital、VRB等	約25%	多模組整合強大，結合Oracle生態系統，廣泛中型銀行客戶群
FIS / SunGard（美國）	Systematics／Ambit	HDBank（舊）、SaigonBank等	約6%	主要經由併購進入，現偏向維護既有客戶
Fiserv（美國）	Signature／原OSI核心	ACB（原OSI核心）	約9.4%	中等佔有率，功能完善，未近年擴展
Silverlake（馬來西亞）	SIBS	Vietcombank、BIDV、Maritime Bank	少數幾家大型銀行採用	區域性供應商，於國有銀行系統具實績
Infosys Finacle（印度）	Finacle	Eximbank等	極少數導入	亞洲領先平台，但在越南拓展有限
TCS BaNCS（印度）	BaNCS	ANZ越南（舊）、Southern Bank（歷史導入）	小規模存在	強調多法人支援與靈活性
Hyundai IT（韓國）	iPCAS	Agribank	約6.3%	ODA專案導入，適合高交易量場景
Polaris / Intellect（印度）	Intellect Core（原Polaris）	SHB（舊）	小型存在	正逐步被新系統取代
Mambu（德國）	Cloud Core（SaaS）	TNEX、Timo等數位銀行	新興強勢進入	雲端原生，部署快速，按需收費，數位銀行首選
Thought Machine（英國）	Vault	HDBank／Vikki	新進者	智能合約架構，24/7即時，支援大型轉型
10x Banking（英國）	SuperCore（雲端原生核心）	尚未有越南客戶	初入市場	英美客戶為證，擁有強大彈性與擴展性，專攻高成長市場
Vilja（瑞典）	Vilja Core（組合式平台）	尚未落地，2025年透過本地夥伴推動	新進者	結合FPT、Brankas等在地化策略，專攻中小型與數位銀行客群

核心銀行供應商的行銷管道與策略

供應商於越南市場採取的行銷策略，偏重B2B模式，並強調產業信任、專業形象與在地合作。

行銷管道包括：

• 產業論壇與活動：如Temenos、Vilja等皆於越南舉辦銀行科技論壇，展示創新案例並接觸C級主管。
• 策略夥伴與系統整合商：與FPT、CMC、Gimasys等本地IT服務商合作，提升在地化能力與實施支援。
• 內容行銷與思想領導：出版白皮書、案例研究、線上研討會、客戶成功故事，教育市場並建立信任。
• 數位與社群媒體推廣：利用LinkedIn進行精準廣告，發佈成功案例吸引銀行決策者目光。
• 直銷與人脈經營：高接觸度的面對面銷售，包含多次簡報、POC演示與與業界關係人互動。

B2B vs B2C 行銷策略差異

核心銀行平台皆屬B2B性質，供應商面對的客戶為銀行本身，而非終端消費者。然而，成功的供應商會理解並連結銀行的B2C目標，將自家產品定位為提升用戶體驗與加速產品上市的關鍵使能器。

• B2B重點：專業內容、專案ROI、實施能力、與銀行決策者建立信任。
• B2C重點（銀行對消費者）：品牌形象、簡便體驗、社群媒體、生活化推廣。
• 連結兩者：強調核心系統能支援銀行快速推出B2C創新，提升用戶黏著與成長。

越南市場競爭格局

傳統供應商定位：

如Temenos、Oracle等強調其成熟穩定、全面模組與本地案例豐富，爭取保守銀行與大型國有銀行客戶。

Neo-core供應商定位：

如10x、Thought Machine、Mambu強調其靈活性、雲端原生架構、開放API與低TCO，瞄準數位銀行與轉型中的中小型銀行。

當地合作與技術在地化

無論是外資或新創供應商，皆需展示本地支援與合規能力，並在提案中強調SBV法規對應、VND幣別支援、資料主權等本地化要素。

銀行採購行為與決策驅動因素

1. 合規與在地化能力：能否內建SBV報表、支援eKYC、本地支付接口等。
2. 數位轉型願景對齊：是否能支援快速產品創新、API整合與即時處理。
3. 總成本與投資回報：一次性費用與長期維運成本、SaaS計價可擴展性。
4. 技術靈活性與整合性：是否具備微服務、雲原生、模組化、易與CRM與支付整合。
5. 供應商聲譽與支援能力：是否有在地辦公室、成功案例、專業實施團隊。
6. 用戶體驗與B2C使能：能否提供360度客戶視圖、個性化產品與行動優先體驗。
7. 風險可控與分階段導入：是否支援POC試行、模組式遷移、導入顧問與遷移工具。

建議行銷策略

• 建立本地合作夥伴，強化法規與支援信任感
• 利用全球案例建立品牌權威，強調經驗的類似性
• 發表本地洞見與白皮書，例如「越南核心轉型機會報告」
• 主動參與本地產業論壇與金融科技協會活動
• 採用分階段推廣策略，例如先支援銀行推出數位子品牌，再逐步全行部署

泰國核心銀行市場趨勢與展望

隨著數位轉型的推進，泰國銀行業正快速升級其核心系統。核心銀行軟體指的是支援每日交易與帳戶管理的後端系統。根據全球預測，核心銀行軟體市場的年成長率約為 9–10%，預計到 2030 年將達到 216 億美元。在泰國，數位銀行興起與金融科技競爭激烈，使得許多銀行將現代化核心系統列為優先策略。

市場規模與成長（估計）：

年度	泰國核心銀行軟體市場規模（估算）	年成長率
2023	約 1.4 億美元	–
2024	約 1.55 億美元	約 +10%
2025	約 1.7 億美元	約 +10%

資料來源：全球研究機構估算，依全球市場趨勢推導。

泰國各大銀行已陸續宣佈提升 IT 預算，強化數位與核心系統建設，以因應市場對快速、彈性、高可用性的數位體驗需求。

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主要核心銀行軟體供應商

供應商（來源地）	類型	泰國應用情況
Sunline（中國）	雲原生核心系統	獲選為 SCB（暹羅商業銀行）新的核心平台供應商【2024年】。
Infosys Finacle（印度）	現代化核心平台	為 KBank 與 LINE 合資的 LINE BK 提供核心系統。
Temenos（瑞士）	全球知名傳統核心	為 Kiatnakin Phatra 證券提供財富管理核心平台。
Silverlake Axis（馬來西亞）	區域性老牌供應商	SME 發展銀行等使用其系統。
10x Banking（英國）	雲原生「新核心」	尚未進入泰國，但已被 JP Morgan、Westpac 採用。
Thought Machine（英國）	雲原生核心	雖未於泰國部署，但其 Vault 核心被亞洲多家虛擬銀行使用。
Mambu（德國）	SaaS 核心	尚未在泰國落地，但東南亞區域應用廣泛。
Oracle FSS（美國）	傳統 Flexcube 系統	曼谷銀行部分歷史模組採用。
FIS / Fiserv（美國）	北美供應商	在泰國使用有限，雲產品逐步擴張中。

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採用趨勢分析

本地銀行

• SCB：2024 年開始核心系統大規模更換計畫，預計歷時四年完成。
• KBank：旗下的 LINE BK 採用現代核心（Infosys Finacle），為快速產品上線提供彈性。
• Krungsri（Bank of Ayudhya）：MUFG 持股，與 AWS 合作資料分析平台，顯示對雲轉型的重視。
• TTB、政府銀行：中小型銀行也逐步替換核心系統，以提升效率和合規性。

外資銀行

• 一般使用集團全球核心系統，或區域標準平台進行本地客製整合。
• 受惠於 AWS 泰國區域，雲端部署選擇更具彈性。

數位銀行與新進業者

• LINE BK、TMRW：為本地銀行創建的數位子品牌，使用現代核心系統加速上線與創新。
• 虛擬銀行：2024 年 BOT 宣佈將開放虛擬銀行牌照（預計發出最多 3 張），預期將採用如 Mambu、Thought Machine 等雲原生核心，無需傳統重資本投入。

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法規與市場驅動因素

虛擬銀行政策

• 2024 年 BOT 頒布虛擬銀行框架，強調金融包容性、數位創新與風險控制。
• 對核心平台要求高安全性、高可用性與合規能力。

資料本地化與雲端合規

• AWS 宣佈 2025 年在曼谷開設本地資料中心，符合 BOT 對資料駐留的要求。
• 雲服務的合規性提高，銀行可逐步將核心業務轉上雲端。

開放 API 與 PDPA 法規

• 雖未強制開放銀行政策，但銀行協會已倡議開放標準 API。
• PDPA 法上路後，對核心系統的資料管理與審計功能要求更高，促使銀行汰換無法合規的舊系統。

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AWS 曼谷雲端區域的影響

• 支援本地部署需求：銀行可安全將客戶資料與交易邏輯部署在 AWS 泰國區域內，符合監管要求。
• 合作案例：SCB、Krungsri、KBank 均已與 AWS 展開合作進行資料、AI 與數位平台建設。
• 加速雲端核心的採用：有助於銀行採用如 Thought Machine、10x、Mambu 等支援 AWS 雲的核心系統。

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市場競爭與未來展望

• 競爭白熱化：核心系統更新成為銀行搶佔數位優勢的戰場。早期佈局者（如 SCB）可能建立明顯領先地位。
• 供應商競爭激烈：新興的雲核心（如 Sunline、10x、Thought Machine）與老牌供應商（如 Temenos、Oracle）競相角逐大型合約。
• 以客戶體驗為差異化：擁有現代核心系統的銀行能快速推出創新功能（如即時放貸、無人臨櫃開戶、個人化理財建議），建立數位領先品牌。
• 潛在整併與共享核心平台：中小銀行可能透過聯盟、外包或共享平台降低轉型成本。

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小結

到 2025 年，泰國核心銀行市場將見證以下關鍵轉變：

• 頂級銀行中至少有一至兩家完成核心系統替換或進入最後階段；
• 三家虛擬銀行正在以雲原生核心進行部署準備；
• 雲端成為主流選項，AWS 的本地化加速了部署信心；
• 供應商間的競爭推動價格下降與創新加速，銀行轉型意願明顯提升。

川普後時代的全球化

在川普總統任期結束後的今天，世界正試圖重整因其政策而破碎的全球秩序。全球化雖然仍在運行，但其核心價值與領導力量已發生根本性的變化。無論人們對川普的國內政策抱持何種看法，都無法否認他對全球體系造成了深遠而持久的影響。

美國曾經是文化魅力、民主理想與全球領導力的象徵，而如今其「軟實力」已大幅削弱。若說布希政府揭示了軍事「硬實力」的侷限，那麼川普則徹底摧毀了美國透過尊重與敬佩所建立的「軟實力」。創造「軟實力」概念的學者奈伊（Joseph Nye）近期指出，川普削減文化外交項目、政治干預美國之音等行徑，已嚴重損害美國作為榜樣的吸引力。

川普的外交政策是赤裸裸的交易式操作。「美國優先」不再只是一句口號，而是行動指南。他放棄多邊合作的精神，轉而採取雙邊談判策略，刻意利用權力不對等來迫使貧窮或弱小國家接受不平等條件。然而，川普誓言要解決的美國貿易赤字問題，並未因此改善。事實上，截至2025年1月，美國貿易逆差反創歷史新高，達到1,314億美元，顯示他對貿易失衡的理解根本錯誤。貿易逆差的根本原因在於國家的儲蓄率與財政赤字，而非關稅或激進手段。

在國內，川普自詡為良好治理的典範，卻在其億萬富翁內閣中充斥明顯的利益衝突。他聲稱任內毫無利益衝突，卻同時任命與全球商業緊密相關的人士擔任高官。令人遺憾的是，美國社會對此似乎無動於衷，也許是政治疲勞，也許是黨派對立令人麻木。

在世界舞台上，川普更成了娛樂與嘲諷的對象。在義大利，人們調侃「川普讓貝魯斯柯尼看起來很優秀」。在非洲，一些人說「川普讓我們的獨裁者都顯得有品味了」。這些幽默的評論其實透露出一個殘酷的現實：美國的國際領導力與道德權威正面臨瓦解。

更令人擔憂的是，川普對國際法的公然輕視。他無視既有協議，挑戰世界貿易組織的裁決，宣示「只在有利時才遵守規則」。2025年，美國最高法院阻止他援引《敵國外國人法》大規模驅逐委內瑞拉難民，指其違反正當程序；另一案中，川普政府無視法院命令，拒絕將一名遭誤遣返的薩爾瓦多男子送回美國，引發司法界譁然。這些事件突顯出政府高層對法治原則的漠視。

全球秩序本已因民粹主義、不平等與氣候危機而岌岌可危，如今更因美國這一強權無視規則而動搖。當最有權力的國家宣布「規則只適用於他人，不適用於自己」，合作的基石便開始崩解，弱國也將因此暴露於強權壓迫之下。

後川普時代的世界更加破碎：同盟關係遭受考驗，國際組織力量減弱，美國的道德領導地位搖搖欲墜。然而，這場破裂也帶來機會——其他國家有機會挺身而出，新興聯盟有機會孕育而生，更公平的全球化模式有機會誕生。

但若美國希望重新贏得全球信任，必須從謙遜開始，透過一致性重建信譽，並重新承諾那些曾使其成為全球領導者的價值觀——不是靠威脅與壓力，而是靠合作、公平與對法治的尊重。

後川普時代的挑戰，不僅是政策轉變的問題，更是信譽重建的問題。在這個充滿觀望、戒心與期盼的世界中，我們每個人都有責任為未來發聲。讓我們大聲說出：拒絕恐懼，拒絕虛假的經濟政策，拒絕關稅驅動的未來，拒絕一切以犧牲全球信任為代價的短視做法。

未來，不屬於嗓門最大的人，而屬於願意搭橋、而不是燒橋的人。

為什麼人們非得有所感受才會改變

當組織談論變革時，往往從策略簡報、新的架構、調整後的文化與升級的系統開始。領導者蒐集數據、分析趨勢，並設計出合理的轉型計畫。但儘管投入了這麼多心力，真正的改變卻很少能持續下去。為什麼？因為他們忽略了最關鍵的元素──人。

每一場成功的轉型背後，都有一個共同的核心：人類行為的改變。而人類的行為，並不僅僅因為邏輯推理而改變。它會在內心被某種深刻的感受觸動時，才真正產生轉變。即使是在最重視數據分析、最講求理性推論的環境中──即便是那些最頂尖的 MBA 畢業生──真正驅動行動的從來都不是試算表，而是情感。

最有力量的改變，並非始於分析，而是源自一個清晰的瞬間。一個讓人重新看見問題本質的時刻，一個讓人感受到迫切性的時刻，一個讓人心中油然而生「非改不可」的時刻。那正是點燃真正行動動力的火花。你不會因為節稅或房租更便宜而說服一個人結婚；你會因為愛、信念與人生的意義打動對方。在組織裡也是一樣的道理。

這也是為什麼，儘管令人痛苦，危機往往是最強大的催化劑。當恐懼、焦慮，甚至是絕望籠罩時，人們才會願意放下過去那些曾經帶來成功，但如今卻成為阻礙的習慣。正如哈佛商學院一位教授所言：「在沒有迫切危機的情況下，人們會繼續按照他們習慣的方式做事。」這就是人性。我們總是緊抓著熟悉與舒適，直到不舒服的程度讓我們再也無法忽視。

因此，如果你是領導變革的人，不要只是要求新的流程或再交出一份報告。請描繪出局勢的真相，創造出一種緊迫感──不只是訴諸恐懼，更要展現不改變會失去什麼，以及改變後能獲得什麼。讓人們在情感上與使命連結。讓他們真正「感受」到停滯的代價，以及前方機會的可貴。

因為變革，從來都不只是計畫、系統或策略的問題。它關乎信念、關乎希望，更關乎在每個人心中點燃那把火──那把說著「我們可以做得更好，我們必須做得更好，而這一切，從我開始」的火。

真正的轉型，從來不是從頭腦開始，而是從心開始。當你觸動人心時，行動自然隨之而來。

改變自己，成為更優秀的決策者

2025 年 4 月，全球金融市場遭遇了劇烈且突如其來的下跌。標普 500 指數重挫近 5%，創下多年來單日最大跌幅，道瓊工業指數也大跌超過 1,600 點。原因來自川普政府突如其來地宣布一系列新關稅政策，包括對所有進口商品徵收 10% 的統一稅率，並對來自中國、日本與歐盟等主要貿易夥伴的商品加重懲罰性關稅。數小時內，中國迅速反擊，對美國商品徵收 34% 的報復性關稅，引發全球貿易戰的擔憂，進一步加劇經濟不確定性。

這次事件無疑是一記當頭棒喝，提醒我們：當決策並非出於事實、數據與專業諮詢，而是根植於偏見、意識形態與政治戲碼時，將會帶來多麼嚴重的後果。這層層錯誤的決策無視專家警告、經濟預測與長期衝擊，與其說是領導，不如說是被自我驅動的表演，假裝成力量的象徵。

回顧我在攻讀 MBA 的過程中，有一個觀念讓我特別深刻：良好的決策，必須建立在事實與科學方法之上。理論與模型固然重要，但更關鍵的是一種尊重證據、追求真理、樂於接受挑戰的思維模式。歷史不斷證明這一點。

舉例來說，在 19 世紀的醫學界，許多外科醫生曾經拒絕洗手這個簡單的舉動，儘管已有明確數據顯示洗手可以大幅減少感染與死亡。當時他們的抗拒不是因為缺乏知識，而是因為缺乏謙遜。一個微小的行為本可拯救數百萬條生命，卻因為傲慢而延誤多年。這正說明了，即使是最聰明的人，若無視數據、緊抓過時觀念，也會做出錯誤的決定。

這也回到今天的主題：如果你現在下定決心為你的團隊或公司設計一套決策架構，那麼還有一件更重要的事需要改變——那就是你自己。更準確地說，是你對自己的認知，以及你呈現給他人作為決策者的形象。

一位決策者，不只是那個拍板定案的人。他必須能夠激勵他人跟隨行動。決策與領導密不可分——而領導力的判斷，終究掌握在他人眼中。沒有追隨者，就不存在所謂的領導者。要讓他人相信你是領導者，你首先必須被他們視為領導者。

然而，我們長期以來被灌輸的領導印象，卻與有效決策背道而馳。我們習慣將領導力與果斷、大膽、絕對自信畫上等號。心理學家 Gary Klein 曾指出，好萊塢塑造的約翰·韋恩（John Wayne）式人物，成了大眾對領導者的典型印象——那個沉著冷靜的牛仔，一語定方向，眾人隨之而行。沒有猶豫，沒有討論，只有行動。

然而，這種形象比激勵人心更具危險性。

這類「牛仔型」領導者仰賴直覺與經驗，避免表現出自我懷疑，也不樂於接受他人意見。他們壓抑異議聲音，助長集體盲思，在同溫層中做出決策。其結果是什麼？政策混亂、風險升高、體系脆弱。

這樣的情況，不只出現在政壇，也發生在董事會與新創公司中。而真正優秀的決策方式，往往正與這種典型背道而馳。現代領導者應鼓勵多元觀點、擁抱不確定性，並願意在需要時改變主意。這不是軟弱，而是智慧的表現。

當然，在開放討論與果斷執行之間取得平衡，從來不容易。正如 Eric Schmidt 所說：「多元觀點，加上一個期限。」Amazon 的領導原則之一是：「提出異議，但一旦決定就全力以赴。」該辯論時就充分辯論，但一旦做出決策，每個人都應全力支持、專注執行。

這樣的領導力，需要我們徹底改變對領導的認知。我們必須拋棄那種「領導就是英雄」的神話，擁抱一種全新的典範——一種建立在流程、價值觀與集體智慧之上的領導模式。看看那些真正成功的 CEO，他們重視協作，重視嚴謹的決策架構。他們不假裝自己擁有所有答案，而是建立起團隊、系統與文化，讓最好的答案能夠自然浮現。他們為決策負責，卻深知力量來自於整體的過程。

Jim Collins 稱這樣的領袖為「第五級領導者」——在堅定執行力與謙遜人格之間取得完美平衡。他們堅毅、有熱情、全力以赴，但同時也腳踏實地、極富自覺。這樣的領袖雖然稀少，但他們真實存在。而他們的樣貌，與約翰·韋恩或唐納·川普完全不同。

如果一定要找個榜樣，那不如學學荷馬筆下的奧德修斯（Odysseus）。當他面對迷惑人心的賽蓮（Sirens）時，他不相信自己的意志能夠抵擋誘惑。他選擇信任流程，命令水手封住耳朵，並把自己綁在桅杆上。他將決策權交給團隊，相信自己設計的系統比一時衝動來得可靠。他得以生還，不是因為他最強，而是因為他最有遠見。

這才是真正的領導力，這才是正確的決策方式。

這個時代需要的不再是牛仔，而是建築師——那些設計穩健流程、蒐集多元觀點、以真相為根基的領導者。他們勇敢又謙遜，他們不怕承認「我現在還不知道」，因為他們相信：「我們一起，一定能找到最好的方向。」

所以，如果你希望改變你的團隊、改變你的公司、改變你的未來——就先從改變自己開始。

用清晰做決策，用謙遜帶領團隊，用誠信鼓舞人心。 因為，這才是做出更好選擇的起點。 而這，就是領導——向前的力量。

書寫的力量

曾經，我的人生彷彿一片瓦解。那時的我，心碎、崩潰、迷失。當女朋友和我分手時，那不僅是一段關係的結束，更像是我情感世界整個支撐架構的倒塌。朋友們試著安慰我，但沒有人真正明白我內心正經歷的風暴。我感覺自己像是溺水者，被沉默吞沒。

就像命運安排的一樣，我接觸到了喬登·彼得森（Jordan Peterson）的著作。他的話語穿透了我內心的混亂。他談論人們需要為自己的痛苦負責、勇敢面對混沌，最實際的一點——去書寫。他從不把寫日記描述成一種柔軟、感覺良好的習慣，而是一種自我對話的紀律行動，是探索真相與重建人生意義的方式。

於是，我拿起筆。一開始，我只是傾瀉內心的想法——真實、未經修飾、充滿情緒。我寫下這段分手經歷、我的不安、我的遺憾與恐懼。然後，一件出乎意料的事情發生了：我寫得越多，心情就越輕盈。這些頁面成了我的一面鏡子，不只映照出我的傷痛，也讓我看見了內在的力量——是我從未意識到的力量。我不只是努力撐住，我正在療癒。

事實證明，改變不一定得來自巨大的劇變。我們常以為，想要前進，得一次性徹底改造整個人生。但真相是，真正的轉變來自於微小的調整。一篇日記、一段五分鐘的散步、一個在反應前的深呼吸。當這些小小的舉動成為習慣，並與我們的價值觀一致時，它們就能累積出驚人的力量，並帶來深遠的改變。

想像一位體操選手——優雅、有力、穩定。她之所以能完成近乎不可能的動作，是因為她擁有強大的核心力量。當她失衡時，正是這個核心讓她重新穩住。人生亦然。當我們面對挑戰，真正支撐我們的，是我們的心智與情緒核心——我們的思維方式、習慣，以及自我覺察。而要建立這份穩定，我們必須走出舒適圈，挑戰困難。成長，就藏在那裡。

Spanx 創辦人、自力更生的億萬富翁莎拉·布蕾克利（Sarah Blakely）曾分享一段動人的故事：每天晚餐時，她的父親都會問她：「你今天是怎麼失敗的？」他這麼問，不是為了讓她羞愧，而是為了讓她明白，失敗是一種勇氣的象徵——證明她有在嘗試、有在冒險、有在成長。這樣的思維模式，是一份珍貴的禮物。如果我們都能這樣看待失敗呢？不是缺陷，而是努力的勳章。我們能不能學著為自己的嘗試喝采，為自己的勇氣鼓掌？

其實，真正讓我們止步不前的，往往不是外在的世界，而是我們腦中那個不斷自我懷疑的聲音：「我在派對上一定會冷場」、「我根本不夠格拿到那份工作」、「他們的人生都比我精彩多了」……這些，都是故事。它們聽起來真實，卻不是真理。它們只是偽裝成邏輯的恐懼。當我們越相信這些故事，就越遠離真正的自己。

在緊急情況下——火災、墜機——很多人不幸喪命，並不是因為沒有出口，而是因為他們太過依賴原路逃生。他們無法靈活應變，看不見其他選項。我們在人生的情緒危機中，何嘗不是如此？我們固守著舊有的信念、模式、甚至是舊版本的自己，即便這些早已不再適用。

但，總有一條路能通往出口。起點是覺察，是反思，是書寫。

表達性書寫研究先驅詹姆斯·潘尼貝克（James Pennebaker）發現，當人們寫下內心最深層的情緒時，他們的心理與身體健康都會明顯改善。焦慮減少，免疫力提升，看醫生的次數減少，人際關係也變得更加深刻。為什麼？因為書寫讓我們能夠理解那些看似毫無意義的混亂，它為痛苦賦予結構，讓混亂化為清晰。

我當時並不知道，分手後坐下來寫字的那一刻，我做的是一件多麼強大的事情。我重新找回了自己的聲音，開始重寫屬於自己的故事。時間一頁一頁地流過，我漸漸走出了陰霾。

我們每個人都背負著不同的故事——有些沉重，有些未完。但筆，就在你手中。接下來的章節，由你來決定。所以，別再等待命運安排。從一個小行動開始，從一份誠實開始，從一頁紙開始。

書寫。反思。成長。療癒。最重要的是——繼續前行。

專家混合技術在大型語言模型中的應用

大型語言模型（LLMs）的快速發展為人工智慧帶來了前所未有的能力，但也引入了計算成本、可擴展性和效率方面的重大挑戰。專家混合技術（Mixture of Experts，MoE）架構作為解決這些挑戰的突破性方案，使LLMs能夠在保持高性能的同時有效地擴展。本篇文章將探討MoE的概念、運作方式、優勢及其面臨的挑戰。

什麼是專家混合技術（MoE）？

專家混合技術將神經網絡分成多個專業化的子網絡，稱為「專家」，每個專家都被訓練來處理特定的輸入數據或任務子集。一個門控網絡（Gating Network）根據當前問題動態地將輸入路由到最相關的專家。與傳統密集模型中所有參數對每個輸入都被激活不同，MoE僅選擇性地激活部分專家，從而優化計算效率。

這種架構受機器學習中的集成方法啟發，但引入了動態路由機制，使模型能夠在不同領域或任務中實現專業化。例如，一位專家可能擅長語法處理，而另一位則側重於語義理解。

MoE如何運作？

MoE主要通過訓練和推理兩個階段來運作。

訓練階段

1. 專家訓練：每個專家專注於特定數據或任務子集，提升其解決特定挑戰的能力。
2. 門控網絡訓練：門控網絡通過優化所有專家的概率分佈來學習如何將輸入路由到最合適的專家。
3. 聯合優化：專家和門控網絡使用結合損失函數共同訓練，以確保任務分配與整體性能之間的協調。

推理階段

1. 輸入路由：門控網絡評估輸入數據並分配給相關的專家。
2. 選擇性激活：針對每個輸入僅激活最相關的專家，從而最大限度地減少資源使用。
3. 輸出合併：通過加權平均等技術將激活的專家的輸出合併為統一結果。

MoE在LLMs中的優勢

MoE提供了多項關鍵優勢，使其在大規模AI應用中尤其有效：

• 效率：僅激活每項任務相關的專家，減少不必要的計算並加快推理速度。
• 可擴展性：MoE使模型能夠擴展至兆億級參數，而不會導致計算成本成比例增加。
• 專業化：專家聚焦於特定任務或領域，提升準確性和適應性，例如多語言翻譯和文本摘要。
• 靈活性：可以添加新的專家或修改現有專家，而不會破壞整體模型架構。
• 容錯性：模塊化設計確保某一位專家的問題不會影響整個系統功能。

實施MoE面臨的挑戰

儘管具有顯著優勢，MoE仍面臨一些挑戰：

1. 訓練複雜性：
2. 協調門控網絡與多個專家需要複雜的優化技術。

3. 超參數調整更加困難，因為架構變得更為複雜。

4. 推理開銷：

5. 通過門控網絡路由輸入增加了計算步驟。

6. 同時激活多個專家可能對記憶體和並行能力造成壓力。

7. 基礎設施需求：

8. 稀疏模型在執行期間需要大量記憶體存儲所有專家。

9. 在邊緣設備或資源受限環境中部署需要額外工程努力。

10. 負載均衡：

11. 確保所有專家的工作負載均勻分佈對於最佳性能至關重要，但實現起來具有挑戰性。

MoE在LLMs中的應用

MoE正在改變各個領域，能夠有效處理複雜任務：

自然語言處理（NLP）

• 多語言模型：專家擅長於特定語言任務，使跨多種語言翻譯更加高效（例如Microsoft Z-code）。
• 文本摘要與問答：基於任務的路由通過利用領域專業化的專家提高準確性。

電腦視覺

• 視覺Transformer（ViTs）：Google的V-MoEs動態路由圖像塊至專業化的專家，以提升識別準確性和速度。

使用MoE的尖端模型

一些最前沿的大型語言模型採用了MoE架構： - OpenAI 的 GPT-4 據報導整合了MoE技術以提升可擴展性和效率。 - Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 模型利用MoE實現更快推理和降低計算成本。 - Google 的 Gemini 1.5 和 IBM 的 Granite 3.0 展示了MoE在多模態AI系統中的創新應用。

未來方向

專家混合技術有望進一步創新： - 改進路由算法以實現更好的負載均衡和推理效率。 - 與多模態系統結合，包括文本、圖像及其他數據類型。 - 通過開源實現（如DeepSeek R1）推動民主化，使先進AI更廣泛地可用。

結論

專家混合技術代表了大型語言模型設計和部署方式的一次範式轉變。通過結合專業化與可擴展性，它解決了傳統密集架構的主要限制，同時為各領域AI應用開啟了新的可能性。隨著研究不斷完善這一方法，MoE有望在塑造人工智慧未來方面發揮重要作用。

大型語言模型（LLM）中的自注意力機制

自注意力（Self-Attention）是現代機器學習的核心技術，尤其是在像 GPT、BERT 和其他基於 Transformer 的大型語言模型（LLM）架構中。它能夠動態地衡量輸入序列中不同元素的重要性，徹底改變了自然語言處理（NLP）以及計算機視覺和推薦系統等領域。然而，隨著 LLM 的擴展以處理越來越長的序列，稀疏注意力（Sparse Attention）和環狀注意力（Ring Attention）等創新技術應運而生，以解決計算挑戰。本文將探討自注意力的工作原理、優勢，以及稀疏和環狀注意力如何突破效率和可擴展性的界限。

什麼是自注意力？

自注意力是一種機制，使模型在處理輸入序列時能夠專注於相關部分。與傳統方法如循環神經網絡（RNN）逐步處理序列不同，自注意力允許模型同時分析序列中的所有元素。這種並行化使其對於大數據集非常高效且可擴展。

該過程首先將輸入序列中的每個標記轉換為三個向量：查詢（Query, Q）、鍵（Key, K）和值（Value, V）。這些向量是通過對標記嵌入應用學習的權重矩陣計算得出的。然後，自注意力通過查詢和鍵向量的點積計算注意力分數，並通過 softmax 操作將這些分數歸一化為概率。最後，這些概率用於計算值向量的加權總和，生成每個標記的上下文感知表示。

自注意力如何運作

以下是詳細步驟：

1. 標記嵌入：輸入序列中的每個單詞或標記使用嵌入層轉換為數值向量。
2. 查詢、鍵和值向量：對於每個標記，生成三個向量： 查詢（Query）：表示當前對標記的“問題”或關注。 鍵（Key）：充當比較的參考點。 值（Value）：包含標記的實際信息內容。
3. 注意力分數：查詢和鍵向量之間的點積決定了一個標記與另一個標記的相關性。
4. Softmax 歸一化：注意力分數被歸一化，使其總和為 1，確保權重一致。
5. 加權總和：值向量乘以各自的注意力權重並相加，生成增強表示。

為了解決訓練期間由於點積值過大導致的不穩定性，分數通過除以鍵向量維度平方根進行縮放，即所謂的縮放點積注意力。

自注意力的重要性

自注意力提供了多項優勢，使其在 LLM 中不可或缺：

• 捕捉長距依賴性：它在識別序列中遠距元素之間的關係方面表現出色，克服了 RNN 在長期依賴性上的限制。
• 上下文理解：通過關注輸入序列中的不同部分，自注意力使模型能夠掌握文本中的細微含義和關係。
• 並行化處理：與 RNN 等順序模型不同，自注意力同時處理所有標記，大幅提高計算效率。
• 跨領域適應性：雖然最初是為 NLP 任務（如機器翻譯和情感分析）開發，但自注意力在計算機視覺（如圖像識別）和推薦系統中也表現出色。

擴展自注意力的挑戰

儘管自注意力功能強大，但其相對於序列長度的二次計算複雜度在處理長序列時會帶來挑戰。例如： - 處理 10,000 個標記的序列需要計算一個 10,000 x 10,000 的注意力矩陣。 - 這導致高內存使用率和較慢的計算速度。

為了解決這些問題，研究人員開發了更高效的機制，如稀疏注意力和環狀注意力。

稀疏注意力：降低計算複雜度

稀疏注意力通過減少計算次數來緩解傳統自注意力的低效問題，同時保持性能。

稀疏注意力的主要特徵

1. 固定稀疏模式：稀疏注意力僅關注子集，例如滑動窗口中的鄰近標記或遠距依賴的重要標記，而非所有標記。
2. 學習稀疏性：在訓練期間，模型會學習哪些標記交互最重要，有效地修剪不太重要的連接。
3. 塊狀稀疏性：一組標記被分組並一起處理，減少了矩陣大小，同時保留上下文理解。
4. 層次結構：一些實現使用層次或膨脹模式來高效捕捉局部和全局依賴性。

優勢

• 降低內存需求：通過限制標記交互次數，稀疏注意力顯著降低內存使用率。
• 提高可擴展性：稀疏模式使模型能夠以較低計算成本處理更長的序列。
• 任務特定優化：稀疏模式可以針對特定任務進行定制，例如翻譯或摘要，其中某些依賴性更為重要。

示例應用

在機器翻譯中，稀疏注意力可以專注於句子的相關部分（例如動詞和主語），忽略不太重要的詞語，如冠詞或連詞。這種針對性方法在保持翻譯質量的同時降低了計算成本。

環狀注意力：近乎無限上下文處理

環狀注意力是一種尖端機制，用於超長序列。它將計算分佈到多個設備上，這些設備排列成類似環狀拓撲結構，使得傳統機制無法處理的超長序列能夠高效運行。

環狀注意力如何運作

1. 塊狀計算：輸入序列被分割成較小塊，每塊獨立進行自注意力和前饋操作。
2. 環狀拓撲結構：設備（如 GPU）排列成圓形結構，每個設備處理其分配的塊，同時將鍵值對傳遞給下一設備。
3. 通信與計算重疊進行：當一個設備為其塊計算注意力時，它同時向下一設備發送已處理數據並接收前一設備的新數據。
4. 增量式注意力計算：隨著數據在環中移動，逐步計算出注意值，避免需要實現完整矩陣。

優勢

• 內存效率高：通過分佈式計算並避免完整矩陣存儲，環狀注意力顯著降低內存需求。
• 可擴展性強：該機制隨設備數量線性擴展，使得上下文大小幾乎無限。
• 高效並行化處理：通信與計算重疊最大限度地減少延遲並提高硬件利用率。

示例應用

考慮處理整本書或法律文件，其中需要從遠距部分獲取上下文才能理解。環狀注意力使 LLM 能夠在不受內存限制影響的情況下保持數百萬個標記的一致性。

比較表

特徵	傳統自注意力	稀疏注意力	環狀注意力
計算複雜度	二次複雜度	線性或次二次複雜度	分佈式線性
關注範圍	所有標記	子集選擇	通過分佈式設備處理整個序列
可擴展性	有限	中等長度序列	幾乎無限長度序列
內存效率	高內存使用	通過稀疏降低內存	分佈式內存
最佳應用場景	短至中等長度序列	中等至長序列	超長上下文

結論

自注意力通過使模型能夠動態專注於輸入序列中的相關信息，徹底改變了機器如何處理語言及其他順序數據。稀疏注意力在此基礎上進一步發展，通過選擇關鍵交互來優化中等長度序列的計算。而環狀注意力則更進一步，利用分佈式設備高效處理超長上下文。

隨著 LLM 不斷發展以應對越來越大的上下文窗口及跨領域應用——從書籍摘要到法律文件分析——這些創新技術將在塑造其未來能力方面發揮至關重要作用。不論您是在研究具有密集局部依賴性的 NLP 任務還是需要廣泛上下文窗口的大型項目，理解這些機制都將幫助您有效利用現代 AI 技術。

了解來自人類反饋的強化學習（RLHF）

來自人類反饋的強化學習（Reinforcement Learning from Human Feedback，簡稱 RLHF）是一種強大的機器學習技術，旨在使人工智慧（AI）系統更好地符合人類偏好。透過在訓練過程中整合人類反饋，RLHF 成為微調大型語言模型（LLMs）的核心方法，例如 GPT-4 和 Claude，使它們能生成更準確、有用且符合上下文的輸出。

RLHF 的工作原理

RLHF 包含三個主要階段，結合了監督學習和強化學習：

1. 監督預訓練： 模型通過監督學習目標（如下一個詞預測）在大規模數據集上進行預訓練。這一階段建立了模型對語言和上下文的基本理解。

2. 獎勵模型訓練： 使用人類反饋訓練一個獎勵模型，用於評估 AI 輸出的質量。人工標註者根據預定標準（如準確性、幫助性或倫理性）對回應進行排名或打分，這些排名用於訓練獎勵模型，以便對未見的輸出進行預測。

3. 強化學習微調： 使用強化學習技術（最常用的是近端策略優化算法 Proximal Policy Optimization，簡稱 PPO），根據獎勵模型的指導對語言模型進行微調。這一迭代過程確保 AI 能夠更好地符合人類偏好。

RLHF 的主要挑戰與限制

儘管 RLHF 成效顯著，但它仍面臨一些挑戰，可能會限制其性能和可擴展性：

1. 人類反饋的主觀性： 人類偏好多樣且依賴於上下文，導致反饋不一致。標註者可能因疲倦或個人觀點而引入偏差或錯誤。

2. 偏差放大： 如果訓練數據或人類反饋中存在偏差，這些偏差可能在 RLHF 過程中被放大，導致有害或不公平的輸出。

3. 獎勵模型不匹配： 獎勵模型可能無法準確捕捉複雜的人類偏好，導致「獎勵作弊」，即 AI 優化表面指標而非真正理解。

4. 模式崩塌： 在 RLHF 過程中過度優化可能減少輸出的多樣性，因為模型傾向於優先生成高分但重複的回應，而非創造性或多樣化的回應。

5. 高計算成本： RLHF 是資源密集型，需要大量計算能力來訓練大型模型並處理跨多個 GPU 的複雜數據流。

6. 對抗性漏洞： RLHF 訓練的模型容易受到對抗性攻擊，利用其防護措施中的弱點生成有害或意外內容。

RLHF 的實例應用

以下是一些成功實施 RLHF 的知名 AI 系統：

• OpenAI 的 GPT 模型： GPT-4 通過 RLHF 微調，提高其對話能力，同時遵守道德指南。人類反饋幫助改進其生成準確且安全回應的能力。

• Anthropic 的 Claude： Anthropic 使用 RLHF 和基於原則的對齊技術，確保其模型優先生成有幫助、誠實且無害的輸出。

• Google Gemini： Gemini 在其訓練管道中整合了 RLHF，以增強生成能力，同時符合用戶期望和安全標準。

RLHF 的未來方向

為了解決現有限制並充分發揮 RLHF 的潛力，研究者正在探索以下幾個方向：

1. 改進獎勵模型： 開發能夠捕捉細微人類偏好的更先進獎勵模型，以減少「獎勵作弊」和不匹配問題。

2. 高效訓練技術： 優化資源分配並利用分布式訓練等技術，有助於降低 RLHF 的高計算成本。

3. 抵禦偏差與對抗性攻擊： 引入對抗性訓練和公平感知反饋機制，可提高 RLHF 訓練模型的安全性和可靠性。

4. 跨領域擴展能力： 將 RLHF 從對話式 AI 擴展到代碼生成、數學推理或多模態任務等領域，可拓寬其應用範圍。

結論

來自人類反饋的強化學習已經徹底改變了 AI 系統如何與人類價值和期望保持一致。通過結合人類直覺和先進的強化學習算法，RLHF 確保大型語言模型生成不僅準確，而且符合倫理標準的輸出。然而，要推動這項技術進一步發展，需要解決其限制，例如偏差放大、計算效率低下以及對抗性漏洞。隨著持續研究和創新，RLHF 在塑造更安全、更高效的 AI 系統方面具有巨大的潛力，可廣泛應用於各種場景。

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