Aidan Gomez 是誰？20歲寫出 Attention Is All You Need，Cohere 創辦人故事整理（2026）

20歲的實習生，寫出改變AI世界的論文

Aidan Gomez 出生在加拿大安大略省多倫多，在布賴頓（Brighton, Ontario）這個小鎮長大。從小對數學和電腦科學著迷的他，進入多倫多大學修讀電腦科學與數學雙學士學位。2017年，當他還是20歲的本科生時，他申請到了 Google Brain 的實習機會——這是 Google 內部專門研究深度學習的頂尖團隊。

在 Google Brain，Gomez 加入了 Ashish Vaswani 帶領的一個小型研究小組。那時候，自然語言處理（NLP）領域遇到了瓶頸：主流的 RNN（循環神經網路）和 LSTM（長短期記憶網路）架構，處理長文本時會遺忘前面的資訊，訓練速度也很慢。研究團隊在思考一個問題：有沒有一種方法，可以讓模型「同時看到」整段文字的所有部分，而不是一個字一個字地讀？

這個問題的答案，就是 Attention Mechanism（注意力機制）。Gomez 和團隊提出了一個革命性的想法：不再用循環結構，改用「自注意力」（Self-Attention）讓模型自己學會哪些字詞之間有關聯。這個架構被命名為 Transformer。

2017年6月，論文「Attention Is All You Need」提交到 NeurIPS，8位共同作者的名字出現在論文上，Aidan Gomez 是其中最年輕的一位。這篇論文成為往後所有大型語言模型的基礎架構，引用次數已超過10萬次。

Transformer 之前的AI世界：RNN 與 LSTM 的局限

要理解 Transformer 有多重要，需要先了解它出現之前自然語言處理有多困難。

RNN 的記憶問題：循環神經網路的設計邏輯是「一個字接一個字讀」，每次讀到新的字，會把前面讀到的資訊壓縮成一個「隱藏狀態」傳遞下去。但當句子很長的時候，前面的資訊會被後面的資訊覆蓋掉——就像聽一個很長的故事，到最後只記得結尾，忘記開頭在講什麼。

LSTM 的改良與侷限：LSTM 試圖解決這個問題，加入了「記憶閘門」，可以選擇性地記住重要資訊。但 LSTM 仍然逃不開「循序處理」的限制：它必須等前一個字處理完，才能處理下一個字，無法平行運算。這導致訓練速度非常慢，尤其是處理長文本時。

「Attention Is All You Need」：一個改變遊戲規則的想法

Transformer 的核心突破在於 Self-Attention（自注意力機制）——讓模型在處理每個字的時候，同時看到整段文字的所有其他字，並自己學會哪些字之間有關聯。

舉個例子：「銀行的利率很高」中的「銀行」，和「河岸邊的銀行」中的「銀行」，意思完全不同。Self-Attention 讓模型看到「利率」就判斷第一個是金融機構；看到「河岸」就知道第二個是地理位置。這個判斷不是事先寫死的規則，而是模型從大量文本中學到的。

因為 Transformer 不需要「一個字接一個字」處理，它可以同時處理整段文字的所有字，充分利用 GPU 的平行運算能力，訓練速度比 RNN/LSTM 快了數倍甚至數十倍。

論文發表後，Google 在2018年推出了基於 Transformer 的 BERT 模型，在11項 NLP 任務上刷新世界紀錄。OpenAI 在2018年發表 GPT-1，同樣使用 Transformer 架構。往後的 GPT-4、Claude、Gemini、LLaMA——全部都是 Transformer 的衍生版本。

Cohere 的誕生：企業需要的不是 AGI，而是可靠的 AI 工具

2019年，Aidan Gomez 與兩位 Google Brain 的同事——Nick Frosst 和 Ivan Zhang——共同創辦了 Cohere。公司名稱意思是「連貫、協調」，象徵著他們想做的事：讓 AI 成為企業工作流程中真正連貫、可靠的一部分，而不是遙不可及的科幻概念。

Cohere 從一開始就選擇了和 OpenAI 完全不同的定位：

• OpenAI：追求通用人工智慧（AGI），面向消費者市場，產品是 ChatGPT 這種任何人都能用的聊天機器人。
• Cohere：專注企業 B2B 市場，提供可以整合進企業系統的 AI 模型和 API，讓企業能夠在自己的資料上訓練、微調模型，並確保資料隱私和合規性。

Gomez 曾說：「大部分企業不需要一個能通過圖靈測試的 AI，他們需要的是一個能準確回答客戶問題、自動分類文件、生成報告的工具。」

Cohere 的產品線：從語言模型到多語言 AI

Cohere 針對企業需求設計了完整的產品線：

• Command 系列：旗艦語言模型，強調可控性和可靠性。支援 RAG（檢索增強生成）、輸出格式控制、多語言（超過70種語言包括繁體中文）。企業可透過 API 呼叫或在自己的基礎設施上私有部署。
• Embed：把文字轉換成向量，用於語意搜尋、文件分類、推薦系統。在多個公開基準測試上超越 OpenAI 的 text-embedding-ada-002。
• Rerank：對搜尋結果重新排序，把最相關的文件排在最前面。對企業內部知識管理系統特別有用。
• Aya：開源的多語言模型，支援超過70種語言，訓練資料來自全球3000多名志願者貢獻的多語言資料集。展現了 Gomez 當年創辦 FOR.ai 的初心：讓 AI 的力量不只屬於英語世界。

融資與估值：16億美元的企業 AI 獨角獸

截至2025年9月，Cohere 已完成多輪融資，總融資額達到約16億美元，估值超過70億美元。

主要投資者包括 Index Ventures、Tiger Global、Inovia Capital（加拿大頂級創投）、Salesforce Ventures（戰略投資者）、Nvidia、Oracle 等。

Cohere 的收入主要來自兩個方向：API 呼叫費用（按使用量付費）和私有部署授權（大型企業在自己伺服器上部署，利潤率更高）。

Aidan Gomez 的觀點：輕視 AI 末日論

在 AI 安全性討論上，Gomez 公開表示輕視所謂的「AI 末日論」，認為這種擔憂被過度誇大。他認為比起假設性的「超級智慧 AI 叛變」，社群媒體上錯誤資訊的蔓延才是當下最緊迫的問題——AI 生成的深偽影片、假新聞、機器人帳號已在真實世界造成選舉干預、金融詐騙等實際傷害。

2023年，Gomez 入選《Time》雜誌 Time 100 AI 名單。2025年4月，他加入電動車公司 Rivian 的董事會，展現企業 AI 滲透到各行各業核心技術的潛力。

Cohere 在台灣可以用嗎？

台灣的企業和開發者可以透過三種方式使用 Cohere：

1. 官方 API：在 cohere.com 註冊帳號，免費試用 Command、Embed、Rerank 等服務
2. 雲端平台：透過 Oracle Cloud、AWS、Azure 部署 Cohere 模型，資料不離開企業雲端環境
3. 私有部署：模型完全在企業內部伺服器上運行，適合金融、醫療等高度敏感產業

台灣企業的實際應用場景包括：客服自動化、文件分類與摘要、內部知識庫語意搜尋、多語言客戶支援等。

反思：在 AGI 熱潮中，Cohere 的「企業優先」路線能走多遠？

OpenAI、Google、Anthropic 都在追求更強大的通用模型，Cohere 選擇了更務實的路線：不追求最強，而是追求最適合企業的 AI。

面對開源模型的衝擊（Meta LLaMA、Mistral AI Mixtral 越來越強）和大廠進入企業市場的競爭，Gomez 的答案很明確：企業需要的不是最強的模型，而是最穩定、最可靠、最符合合規要求的模型——100次呼叫100次都穩定正確，比偶爾的「超強表現」更重要。

從多倫多大學的學生，到 Google Brain 的實習生，到改寫 AI 歷史的論文共同作者，再到估值70億美元公司的創辦人——Aidan Gomez 的故事告訴我們：改變世界的方式不只有一種。而這個故事，還在繼續。

常見問題

Aidan Gomez 是誰？

Aidan Gomez 是英裔加拿大電腦科學家，專攻 AI 和自然語言處理。他在20歲時於 Google Brain 實習，共同撰寫了2017年劃時代論文「Attention Is All You Need」，奠定了 Transformer 架構的基礎。2019年，他與兩位 Google Brain 同事共同創辦了企業 AI 公司 Cohere，截至2025年，Cohere 已融資約16億美元，估值超過70億美元。

Cohere 和 OpenAI 有什麼不同？

核心差異在於目標市場和產品定位。OpenAI 追求 AGI，主力產品 ChatGPT 面向消費者市場；Cohere 則專注企業 B2B 市場，強調資料隱私、私有部署、合規性和客製化能力，讓企業能在自己的資料上訓練模型，確保敏感資料不被用來訓練公開模型。

Attention Is All You Need 論文有多重要？

「Attention Is All You Need」提出了 Transformer 架構，用 Self-Attention 取代了傳統的 RNN/LSTM，讓模型能同時看到整段文字的所有部分，支援平行運算。往後所有主流大型語言模型——GPT-4、BERT、Claude、Gemini、LLaMA——全部都基於 Transformer 架構。這篇論文是現代 AI 革命的基石。

Cohere 在台灣可以用嗎？

可以。台灣企業和開發者可透過：①在 cohere.com 直接使用官方 API（有免費試用額度）；②透過 Oracle Cloud、AWS、Azure 等平台部署；③購買私有部署方案（完全在企業內部伺服器運行）。

Aidan Gomez 幾歲創立了 Cohere？

Aidan Gomez 在 2019年創立 Cohere，當時約22-23歲（根據2017年20歲實習推算）。他在本科畢業後前往牛津大學攻讀電腦科學博士，並在2024年完成學位，在博士期間同時經營 Cohere，展現了學術研究與商業創業並行的能力。

資料來源：Wikipedia – Aidan Gomez ・ Cohere 官方網站