Dcard創辦人 林裕欽 2025 年度回顧 | Dcard 的工作方式，開始被 Agent 重新定義

1991 年出生，台大資管系畢業。如果只看標籤，林裕欽（Kytu Lin）似乎就是典型的「理工男」。

但若你深究他的閱讀習慣一年 300 到 400 本書，從商業策略到哲學思辨；或者是他的生活習慣寫日記、嚴格記錄身體數據的「苦行僧」式自律，你會發現這位 Dcard（狄卡）的掌舵者，更像是一位在數位浪潮中修行的思想家。

從 2011 年那個充滿粉紅泡泡的「午夜抽卡」功能，到如今擁有超過千萬會員、甚至跨足 IP 與影音的龐大社群帝國，林裕欽證明了他不僅能打造產品，更能打造「組織」。而現在，他的目光已不再僅停留於社群流量，而是鎖定了一個更宏大的戰場：AI Agent（人工智慧代理人）。

這一次，他想改變的不是大學生的交友方式，而是台灣企業運作的底層邏輯。

一、 從宿舍創業到《富比士》榜單：林裕欽的「餅圖思維」

回望 2011 年，大二的林裕欽與學長簡勤佑花了一週寫出第一版 Dcard。當時的機制極度單純：每天午夜 12 點抽一張卡，沒送出邀請，緣分即逝（Destiny Card）。這不僅解決了大學生跨校交友的剛需，更在 PTT 逐漸老化的空窗期，精準切入了年輕世代的心理缺口[^1]。

然而，創業容易守成難。
簡勤佑於 2017 年離開後，林裕欽獨挑大樑，帶領 Dcard 進行了數次關鍵轉型：

1. 企業化經營：從單純的校園論壇轉變為結構嚴謹的科技公司。
2. 打破同溫層：開放非大學生註冊，設立「西斯」、「理財」、「穿搭」等多元看板。
3. 多角化變現：推出 Dcard Ads、百萬訂閱的 Dcard Video 以及原創 IP dtto friends。

支撐這些決策的，是林裕欽著名的「餅圖思維（Pie Chart Thinking）」。

他不問「我們過去擅長什麼？」，而是反覆推演「5 年、10 年後的社會餅圖長什麼樣子？」。
如果未來是 AI Agent 的天下，那麼現在所有的資源配置，都必須為了那個未來而服務。
這種「以終為始」的思考模式，正是 Dcard 能在社群紅海中存活，並在 2025 年率先發動 AI 轉型的核心原因。

二、 2025 年的預言：當 AI 不再只是工具，而是「數位同仁」

如果你以為 Dcard 導入 AI 只是為了讓系統自動推薦文章，或是寫寫行銷文案，那你就太小看林裕欽的野心了。

在最新的戰略佈局中，林裕欽將國外頂尖科技圈（如前 OpenAI 大神 Karpathy）的技術願景，接地氣地轉化為台灣企業的實戰守則。
他提出了一個震撼性的觀點：「AI 不是工具，是數位同仁。」

他預言 2025 年將是企業的「代理人戰爭」。
競爭力不再取決於你有多少員工，而是取決於「誰的 Agent 流程更流暢」。
當競爭對手用 1 位員工搭配 10 個 AI Agent，產出傳統 100 人的價值時，舊有的組織架構將面臨毀滅性的打擊[^2]。

為了應對這場戰爭，林裕欽制定了極為縝密的四階段戰略：

第一階段：CEO 的覺醒與「20 美金」的心理戰 (2025 Q1)

一切始於林裕欽自己的「手感」。
2025 年初，他親自跳下來使用 Claude Code 理解內部的推薦算法架構。
這一試讓他驚覺：AI 已經從「猜答案」的聊天機器人，進化成能讀檔、能追問、具備行動力的 Agent。

為了讓全公司跟上這個節奏，他做了一個大膽的決定：無上限補助全體工程師訂閱 AI 工具。

對於許多企業主糾結的「每人每月 20 美金」成本，林裕欽的看法異常清晰：「這是新時代的『基本配備』，不是成本。」他深知，要移除員工使用新技術的摩擦力，最快的方法就是由公司買單，並明確公告資安政策，消除恐懼。

第二階段：給 AI 一雙手 MCP Gateway (2025 Q2-Q3)

當大家都有了帳號，下一個瓶頸是什麼？是 AI「碰不到」公司的資料。

目前的 AI 模型智力很高，但往往缺乏工具（Tools）與權限（Permissions）。Dcard 的工程團隊在 2025 年中開發了內部的 MCP (Model Context Protocol) Gateway。這就像是給 AI 裝上了手腳，讓員工只要用 Google 一鍵登入，就能授權 AI Agent 安全地調用內部數據或埋點規格。

林裕欽強調：「要把『會用的人』變成『每個人都能用』，關鍵在於平台化。」

第三階段：攻克「硬核」場景與 FDE 團隊 (2025 Q3-Q4)

最精彩的戰役發生在財務部門。

財務結帳講求絕對精準，容錯率為零，這通常被認為是生成式 AI 的禁區。
但 Dcard 透過將流程封裝成 AI 可調用的工具（Tool Calling），讓 Agent 協助會計進行繁瑣的對帳與數據清洗。
AI 在這裡的價值不是「生成文字」，而是將複雜的業務邏輯轉化為「可驗證的程式碼」，大幅降低了人為錯誤。

同時，林裕欽親自領軍建立了 FDE (Forward Deployed Engineer，前瑞部署工程師) 團隊。
這個概念源自 Palantir，但在 Dcard，FDE 的任務是將一線業務（如行銷、財務）的許願，「翻譯」成 AI 聽得懂的系統架構。

「AI 解決了『寫多快』的問題，現在稀缺的是『方向』。」林裕欽如是說。

三、 從社群霸主到 AI 組織的佈道者

回顧林裕欽的創業路，從 2011 年單純想幫大學生交朋友，到 2025 年試圖用 AI 重塑企業組織，這中間的跨度極大，但核心邏輯卻沒變——他始終在尋找那個「更有效率連結世界」的方法。

對於台灣產業界而言，林裕欽與 Dcard 的實驗極具參考價值。他證明了 AI 轉型不需要是微軟或 Google 這種巨頭的專利，中型網路企業只要有足夠的執行力與正確的「餅圖思維」，一樣能在這波 AI Agent 浪潮中，搶下定義未來的發球權。

在這個技術日新月異的時代，或許我們都該像林裕欽一樣，每天問自己一次：「五年後的現在，我在哪裡？」

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[^1]: 參考自 2020 年《富比士》30 Under 30 Asia 榜單及相關創業報導。
[^2]: 觀點整理自林裕欽Facebook。