百年IBM，下一位CEO繼任者是誰？|數位時代 BusinessNext

6月16日，IBM即將見證一百周年，成為全球第一個營運超過一世紀的IT服務公司，接著再過5星期，IBM執行長Sam Palmisano也將要滿60歲，這個年齡也是IBM執行長傳統的退休年齡，到時候Sam Palmisano會挑選誰來繼任呢？

這位藍色巨人公司內部有幾位不錯的人選。全球銷售部門主管Virginia M. (Ginni) Rometty、科技服務部門主管Michael Daniels是兩大熱門人選；分析師認為，另一位候選人，硬體部門主管Rodney C. Adkins則是不太可能成為CEO。

現年53歲的Ginni Rometty，主要負責IBM銷售部門，之前也擔任過服務部門主管，在IBM貢獻30年的時間，2002年曾幫助IBM以39億美元價格收購會計師事務所PwC (PricewaterhouseCoopers)的諮詢部門，進而開拓IBM策略服務市場，也讓IBM和CEO客戶建立非常密切的關係。若是由她接下IBM，她也將成為IBM史上首位女性CEO，也是全球由女性當家市值最高的企業。

美國投資機構Silver Lake Partners顧問、也曾經於IBM任職26年的John Swainson認為，根本不用比較，如果IBM要選出繼任者，Ginni Rometty就是最佳人選。IBM銷售主管一直是舉足輕重的職位，從IBM歷史來看，銷售主管往往是接替CEO的最佳人選，現任執行長Sam Palmisano也不例外，接下銷售主管兩年後，就成為公司CEO。

現年56歲的Michael Daniels，和Ginni Rometty職涯類似，也曾經過IBM銷售和服務兩大部門洗禮，還曾經被調派到IBM日本分公司。他現在幾乎可以說是負責IBM所有服務部門的業務，他所負責的部門每年為IBM貢獻營收比例高達60%。Michael Daniels處事相當圓滑，個性親切，IDC分析師Frank Gens說，他不用對員工大小聲，就可以讓業務運行流暢。

這幾年，Michael Daniels帶領IBM衝鋒陷陣，成功為公司節省大量成本，提高公司利潤。2005年，Sam Palmisano將服務業務分為諮詢和科技兩大部門，Michael Daniels接下科技部門，上任後裁員數千人，並將許多技術服務外包給印度等低成本國家，為IBM節省大筆開支，同時也讓IBM處於優勢。不過，這個貢獻也讓許多員工不滿，IBM工會組織主席Tom Midgley就曾經抱怨，員工就像是簡單的數字一樣，輕易地被IBM抹掉了。

在目前IBM營運成長緩慢，過去九年營收成長只有惠普和甲骨文的一半，到底誰能接任Sam Palmisano？到底是為公司帶來快速發展的Ginni Rometty、還是成本控制拿手的Michael Daniels？或許IBM董事會現在還不急著揭曉答案，他們為兩人同時加薪，前提是要繼續留在IBM效力三年以上。

出自BusinessWeek

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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