歡愉的大學習潮
歡愉的大學習潮
2006.08.01 |

台灣人好學,並不是一件新鮮事,即使在製造業主導台灣經濟的過去,我們常見到工作者投資時間與金錢,賣力地學習各種工作新技能、新證照以及和升遷攸關的新訓練。因此,這一波的大學習潮,並非意指台灣由「低度學習」社會向「高度學習」社會轉進,而是由「製造業式學習」往「創意式學習」跳躍,某種學習本性與質地的革命性改良。
製造業的運作邏輯,在於大量標準化生產的效率,因此製造業經濟對應的工作場所技能,在於如何泯滅個性,建構一個集體性、配合中央生產線作業的紀律心智,工作者學習的標的,既在於由淺到深的操作工具知識,也在於配合某種慨然或坦然付出、建構一個集體生活所必須的自我規訓(Self Discipline)能力。但創意經濟體不同,創意經濟要求個人能產出獨一無二的工作成果,「me too」在過去是美德,但在今日,卻是工作場所中的罪愆。企業生產商品或服務的流程不再是中央控管的一條鞭裝配線,而是一道道創新流程、方案、設計組成的價值鏈。
也就是在經濟結構裡的這兩種工作倫理大轉折,台灣社會再一次經歷「自我改良」的集體焦慮──如何讓一個於心靈深處烙印著「跟隨至上」舊價值觀的人,轉變成日常生活行動皆能「自我創造」的新職場人,是歷來台灣各種學習潮中最艱困的一次。
如果我們說過去的每一次自我學習,目標是「革面」的循序漸進,這一次則是「洗心」的心靈改造──要讓「集體人」變成「個體人」,它不止牽涉到對過去學習所得之知識、價值觀或世界觀的檢視、掏空與揚棄,還包含重建「能夠自我學習」的能力。正因這種雙重的折磨,新學習潮所需的學習工程,我私自猜想:必然包含著三種讓我們耳目一新的項目:「啟蒙」(enlightenment)、「體驗」(experience)和「踰越」(transgression)。
「啟蒙」,意味著導引新工作者以「新視角」重新認識「新世界」的能力;「體驗」,意味著是從「學習者生命史」出發、能產生自主學習感動、開啟自我探索慾望的新學習流程設計;「踰越」,則是跨越既定學門界線、挑戰舊有知識權威、懷疑各種主流論述正當性的「學習勇氣」之育成與滋養。這三種學習工程,瞄準的不是為學習者添加多少的工具性知識、取得多少張證照,而是讓學習者如何由一個「指令遵從者」變成「自我決定者」──學習者藉由認識自我,感動於自我之獨一無二,讓埋藏於每個人生命遙遠深處的本能創意,掙脫舊教育的綁捆,浮上意識的水面,從此成為「個體人」安身立命的新驅力。
我們猜,這才是這波大學習潮的真義:學習者可以重新來學習美學與哲學、音樂或設計、購物與穿衣、生活風格與旅行冒險──40年來那種壓力處處、隱忍呵欠、強迫規訓的學習,將被一種訴求「個體歡愉」的新學習所取代。也許唯一剩下的問題將是──你認為:到底「自我的歡愉」究竟是美德還是罪愆?

往下滑看下一篇文章
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

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_內文1.JPG
圖/ 數位時代

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。

勤英科技_內文2.JPG
圖/ 數位時代

「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。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓