2. 行動:每當有新市場醞釀出現時,就是大贏家與大輸家同時誕生的時候,尤其是行動運算的成長速度將遠高於過往的各種新技術。其中Android與蘋果iOS 近來已經大舉拿下行動作業系統市占,但這個競爭不但是市占之爭,更是如何刺激消費者,讓他們興奮並進行購買。此外,PC的出貨量將在2012年被智慧型手 機超越,而這也將大規模影響使用者上網的途徑,手機上網的人口亦將超越PC上網人口。你的公司是否跟上了這波潮流?
3. 社交生態系:蘋果、Google或Facebook的創新速度極快,企業必須檢視是否這3家公司的創新及發展方向,會刺激或衝擊自家業務。
4. 廣告:目前線上廣告占整體廣告預算比例,仍遠低線上活動占消費者整體時間的比例。線上廣告規模未來將隨著社交、個人化、在地化及行動相關服務,快速提升。 尤其是Facebook、Twitter,目前廣告商業化程度最少,換言之未來的成長潛力也會最大。而企業必須思考自己如何在這其中獲益?
5. 商務:從iPad上每天數不清的程式升級通知,就可以知道,這個年代的產品升級速度,是遠高於過往的,而企業主就必須思考,是否自己已經跟上了這樣的步 調?是否讓產品具有速度及趣味性來迎合市場氛圍?此外,我們也預期行動商務將在5~10年之內達到零售市場的5%,而過去電子商務則是花了15年,才累積 到這樣的成績。這也是必須被考慮的一環。
6. 媒體:使用者花費在線上串流影音的時間,近來經歷了跳躍性的成長,在北美,傳統電視收視高峰時間,線上串流相關服務流量已占整體流量高達37%;而在行動 網路高峰期,行動影音占整體流量也從今年1月的27%,大幅提升至目前的41%。這樣的成長速度是相當不尋常的。企業主必須思考到底線上隨選視訊服務,到 底可以為自家公司的生意扮演什麼樣的角色?
7. 網路公司領先群的演變:2004年全球前15大市值的網路公司,到了2010年僅有8家還維持在前15大位置。這樣的快速變化再下一個6年也會持續,網路公司企業主必須問自己是否準備好要挑戰既有網路強權?
8. 賈伯斯:檢視賈伯斯的成功秘方,並思考自己的公司是否也擁有類似的特質?舉例來說,賈伯斯擁有「工程師的頭腦與藝術家的心」,就是一個切入的思考點。
9 .凶猛的改變速度:行動網路已經讓各種不同工作可以更簡單、快速、容易的處理,也讓我們現在處在一個十分特殊的歷史時刻,無論是既有勢力或是新進企業,都 以極快的速度進行創新。企業主必須隨時問自己是否擁有消費者/企業/既有服務者/新進競爭者非需要不可的服務或產品?
10. 總結:大公司會以與其規模等比的速度成長,這樣的趨勢會持續嗎?是的,回顧目前全求市值前11大的網路公司,他們都還是以相當的速度成長,許多都是與行動相關的創新有關。企業主必須問自己如何向這些企業看齊?
因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。
「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。
從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理
過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。
也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。
「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。
勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。
從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效
有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:
第一:提供開箱即用的 AI 服務。
黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。
第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。
「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。
舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。
第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。
勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。
「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。
總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。
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