簡立峰：中研院到 Google 台灣，2020年退休後仍在新創前線

30 秒概覽： 簡立峰1963年生。¹ 台大資訊工程學士，博士據報導取得自美國馬里蘭大學（待確認）。1993至2005年任中央研究院資訊科學研究所副所長。¹ 2006年加入 Google，成為 Google 台灣研發中心第一號員工，主導建立 Google 亞洲第一個大型研發機構。¹ 2020年1月31日正式從 Google 退休，² 退休後出任 iKala、Appier 等新創公司董事。

1963年

1963年，簡立峰出生。¹ 不是1961年，這個出生年在許多報導中被誤植。他台大資訊工程學士畢業，此後據報導取得美國馬里蘭大學電腦科學博士學位（此學校資訊尚無法完全確認）。¹

台大資工在1980年代是台灣計算機科學訓練最好的起點之一，畢業生有相當比例赴美讀博士，這是台灣資訊工程人才全球流動的典型軌跡。簡立峰後來返台進入中研院，而不是選擇留在美國學術界或加入矽谷公司，是1990年代台灣高階技術人才「回流」模式的代表案例。

中研院資訊所副所長：中文搜尋技術的早期研究

1993至2005年，簡立峰在中央研究院資訊科學研究所擔任副所長，專精搜尋引擎與資訊檢索技術研究。¹ 那個年代，他是台灣少數在中文搜尋技術領域有深度研究的學者之一。

中文搜尋在1990年代是一個技術難題：中文沒有空格分詞，單字到詞彙的切分需要語言學知識和統計方法的結合。簡立峰在中研院的工作，正是在這個語言技術問題上建立基礎研究能力。這個背景，讓他後來在Google台灣的角色不只是管理者，而是有技術判斷力的決策者。

Google 台灣研發中心第一號員工：從零建立組織

2006年，Google 決定在台灣設立亞洲第一個大型研發中心，邀請簡立峰擔任董事總經理。¹ 他是 Google 台灣研發中心的第一號員工，從零建立起整個組織架構。

在他主導下，Google 台灣研發中心快速發展，涵蓋搜尋引擎、廣告技術、行動應用、雲端服務等研發項目，並建立了 Google PhD Fellowship 等人才培育計畫，資助台灣優秀研究生進行前瞻研究。

Google PhD Fellowship 的設立，讓台灣研究生能以獎助學金形式在頂尖大學進行 Google 方向的研究，不需要離開台灣就能連結全球 AI 研究前沿。這個機制是簡立峰對台灣學術生態最具體的制度貢獻之一。他沒有只是建立一個研發中心，而是建立了一個讓台灣人才在地發展又能連結全球的管道。

Google在2006年選擇在台灣設立亞洲第一個大型研發中心，而不是在日本或南韓，背後有幾個考量：台灣的工程師人才庫、語言優勢（中英文雙語能力）、與硬體供應鏈的地理接近，以及台大等頂尖大學的資訊工程研究能量。簡立峰的中研院背景，讓他成為連結Google全球研發方向與台灣學術生態的最佳橋樑人選。

在他主持的14年間，Google台灣研發中心成長為超過千人的工程機構，成為台灣科技業歷史上影響力最深遠的外資研發據點之一。

從 Google 退休：14 年任期的尾聲

2020年1月31日，簡立峰正式從 Google 退休。² 不是2018年，這個年份在多數報導中被寫錯。他在 Google 服務滿14年。

14年的Google台灣任期，橫跨了搜尋時代、智慧型手機時代到AI時代的早期轉型。他離開Google時，AI已經從學術研究轉向商業應用，這個時間點的選擇（退休後轉向扶持AI新創），說明他對接下來台灣需要什麼有清楚的判斷：不是在大型科技公司的體制內做AI，而是幫助小公司從事AI的商業化轉型。

退休後：新創前線

退休後，簡立峰出任 iKala、Appier 等 AI 新創公司的董事。³ 他並未真的退休，而是把時間轉向更前期的 AI 生態系扶持工作。

iKala 和 Appier 都是台灣 AI 新創中具有代表性的公司：iKala 做行銷科技和雲端 AI 解決方案，Appier 做行銷 AI 平台（已在東京證交所上市）。簡立峰選擇出任這兩家公司的董事，說明他的退休後定位是「台灣 AI 新創的資深顧問與連接器」：用他在 Google 14年的技術判斷力和產業連結，協助台灣的 AI 公司跨越從研究到商業化的鴻溝。

他也持續在各大學演講、推廣 AI 教育，主張台灣不能在 AI 時代只做硬體代工，必須建立軟體與模型的自主能力。這個主張在台灣AI算力基礎設施崛起（台積電、CoWoS封裝）的脈絡下，是一個清醒的補充：硬體優勢提供了算力，但算力不等於AI能力。模型開發、應用落地、數據策略，才是決定台灣能在AI時代取得什麼位置的關鍵變數。

他的AI教育倡議，不只針對工程師，也針對企業決策者。他認為AI轉型的瓶頸不只在技術人才，更在組織裡能判斷「哪個業務問題適合用AI解決、哪個不適合」的管理層。這個雙層推廣策略，是他在Google工作14年裡見過太多「技術很好但組織不知道怎麼用」的案例後形成的判斷。

簡立峰在演講中常舉自己的生涯路徑作為示範：從學術研究者到全球科技公司地區主管，再到新創顧問和教育推廣者，每一個階段都是知識轉化的不同形式。他的核心命題是：台灣人的技術能力不缺，缺的是把技術轉化為全球市場價值的生態系。

通行說法→更精確讀法：簡立峰常被描述為「Google台灣前總經理」，這個頭銜準確但遮蔽了他的兩個更重要的身份：一是中研院時期的中文搜尋技術先驅，二是退休後台灣AI生態系的建設者。他的「Google台灣第一號員工」標籤，只說了他生涯的中間段：前段是學術基礎，後段是生態建設。

🎙️ 策展人筆記：簡立峰從中研院到Google的路徑，是一個關於「台灣學術研究如何對接全球科技產業」的稀有案例。他沒有出國創業，也沒有加入台灣的科技大廠，而是從頂尖學術機構直接跳到全球科技業的地區領導職位。這個路徑在台灣不多，他是其中最成功的之一。

2020年退休後選擇出任新創董事而非繼續大公司職涯，說明他的目標從「管理現有資源」轉向「培育新資源」。這個轉向對台灣AI新創生態的意義，比他個人的光環更重要。他帶進的是判斷力和信用背書，這在早期新創最需要的階段最有價值。

他主張「台灣不能只做AI硬體代工」，這句話在台灣AI算力基礎設施崛起的脈絡下，是一個清醒的警告：硬體優勢不等於AI能力，模型和應用的自主能力才是護城河。

台灣在AI時代的處境，被簡立峰概括為「算力強、應用弱」：台積電提供了全球最好的AI晶片，但在AI模型開發和應用軟體上，台灣的競爭力遠不如算力地位。他退休後的工作，是在這個缺口裡填入人才、知識和資本連結——以個人影響力推動產業端的自我補強，而非靜待政策補位。

從中研院資訊所副所長、到Google台灣第一號員工、到iKala與Appier董事，簡立峰的生涯是台灣資訊工程世代從學術到產業、從大公司到新創生態的完整軌跡，也是台灣AI能力建設的一個橫截面。這個軌跡的每一段，都是台灣需要的那種能力的不同形式。

簡立峰在Google離開後選擇的路，比繼續在大公司的職涯更難量化影響力。他的工作成果不再是可以統計的搜尋品質指標或廣告收益，而是分散在多家新創的早期決策、多所大學的AI課程、和多個產業論壇的政策倡議中。這種「散點布局」的影響力，是台灣AI生態系建設最需要、也最難被注意到的那種工作。

延伸閱讀：簡立峰 — 維基百科 ｜ iThome：簡立峰退休報導

參考資料