【MMDays】 追回「那些年、台灣失落的網路產業」
【MMDays】 追回「那些年、台灣失落的網路產業」
2013.03.01 | 創業

去年的十月,TIEA (台灣網路暨電子商務產業發展協會) 成立,是台灣網路史上的一個里程碑。最近詹宏志說:「台灣網路產業失落了 15 年」。曾經在 Google 工作過,我認為,台灣的網路產業往後來看,也還是落後了這些世界最強的網路企業 15 年以上的光景,也就是說,如果我們現在開始把每一件事情做對,15 年後,我們有機會與先進國家的網路產業平起平坐,我們的產、官、學界,都有太多的東西需要追趕,而台灣政府,在這之中扮演了最重要的角色。到底我們該怎麼做,才能追回失落的那些年?

政府需改變產業扶植的思維

台灣政府有史以來最成功的一項產業措施就是打造了一個新竹科學園區,因此現在的政府官員想要複製過去成功的模式,喊出口號要打造所謂雲端園區,結果造成了現在每一個台灣的縣市政府,都在喊著要打造自己的雲端建設的怪象。「『上網』和『雲端』究竟有什麼不同?」這是扶植相關產業的政府官員一定要搞清楚的問題。重點不在於蓋更多的機房和園區,重點在於大量投資發展軟體應用,帶動產業的升級、甚至於硬體的發展。今年度的世界通訊大展 MWC 2013 已經呈現出行動裝置硬體創新的疲態,各家大廠推出的硬體規格已經非常相近,幾乎沒有差異化。可以很明顯地看出,軟體應用將會是未來的重點,而且本來一直都是如此。Google 也是因為打造出了全世界都需要的應用服務「搜尋」,才回過頭來帶動資料中心的發展,台灣政府現在卻是採取相反的思考。

政府現在扶植雲端產業的政策和作法,真正受惠的是台灣的硬體大廠,因為政府把重點放在「實體建設」和「機房」,讓硬體大廠有機會賣更多的機器,結果真正需要突破的軟體產業和網路產業,分配到的資源與硬體大廠完全不成比例。政府在以各項政府補助、國發基金發產台灣軟實力的時候,必須徹底摒除以「今天出貨、明天收錢」這種硬體製造思維來審查專案的作法,否則許多極具潛力的想法和新創公司在初期就會遭到扼殺。現今全球的資本形成規則已經因為網際網路的到來和商業模式而被徹底改變,獲利模式的建立往往會落在公司營運的中期、而非初期。這並不表示政府在審查專案時要矇著頭去做審查,而是要真正引入在產業界具實務經驗的專業人士,有效評估專案未來的潛力。政府在以專案培養軟體創新產業上,也必須確立容忍風險的運作及防弊機制,否則政府官員只會選擇最安全的路走,避免承擔責任;政府的資源也就像現在一樣,始終集中在那些「有關係」、「有辦法」、「會寫政府想看的計畫書」的企業身上。

簡而言之,創新乃網路軟體產業的核心,因此其本質伴隨著風險而來,往往無法事先做出準確的預測以及評估,政府在大聲疾呼培育創新、創意人才的同時,需體認到現今政府扶植網路產業的方式,與鼓勵創新的方式正好背道而馳,仍舊以「準確預測」、「完整規劃」的硬體代工思維看待網路產業和軟體人才。政府應儘速借鏡各國政府對於現今全球化及腦力密集社會的最佳實務,專業企業顧問公司麥肯錫 (McKinsey) 成立了Center for Government,目的就是為了將各國政府的最佳實務可以在全世界分享,改善我們的社會,台灣政府無須再閉門造車,因為現成的最佳實務已經透過這種方式在全世界的政府流傳和執行,台灣政府需迎頭趕上這波改造政府、改造社會的急行列車。否則產業空洞、貧富差距、人才斷層等台灣嚴重的社會問題將無法獲得有效的根治。

產業界需改變人才管理的思維

台灣以代工起家,人才管理思維以工業時代的管理思維為主:員工的生產力可以用紙筆計算,員工是隨時可以替換的零件。這些人才管理的思維在網路軟體產業完全行不通,硬體與軟體先天上擁有完全不同的特性,軟體開發是一項純粹創作的心智活動,具備腦力密集、而非勞力密集的產出方式。我們的會計制度,也是以有形資產為主的鑑價來評估企業的價值。在軟體產業中最為重要且難以衡量的「團隊能量」、「軟體資產」等等,均缺乏有效的衡量指標,使得企業主仍舊以「看得見」的東西來管理團隊和人才,忽略了人才腦袋中的事情、以及團隊中人與人之間形成的凝結與默契。

軟體業界已經累積了很多管理軟體人才的最佳實務,台灣的企業主必須開始瞭解和採用這些最佳實務,才能讓組織有效地轉型、真正做好準備跨入網路及軟體產業。舉例來說,企業主必須知道:每次一位軟體工程師的流失和離職,公司付出隱性的成本 (新人起步時的訓練和交接等等) 平均等同於 3 個月該名新近員工的薪資。而且,其他資深的員工可能還必須花費額外的成本和心力來帶領這位新人,這些都是公司的會計帳目上完全不會看到的事情。這一個實務上的經驗清楚告訴我們:軟體工程師不是一個可以替代的零件,每一個軟體工程師的加入和離開,都會使團隊內的化學作用和實際產出永遠不再和以前一樣。如果台灣企業主再以代工產業的思維來看待軟體人才,只會扼殺更多剛剛步出校園、身懷雄心壯志、思維不受任何框架限制的人才和他們的創意。

學術界需與產業界緊密接軌

台灣擁有一流的人才素質,但是我們的軟體人才與歐美國家的軟體人才有一個最大的不同:台灣剛剛畢業的學生,寫出來的程式通常都是不能用的。我們現今的教育方式,仍舊停留在強記書本的知識以及考試得高分為主。結果直接造成了實務上的落差,台灣的大學生普遍缺乏實作的能力,近年來台灣學生透過企業實習等方式,雖一定程度上緩和這個問題,但是學校終究是學生在求學時期花費最多時間的地方,我們的教育方式也需要趕快改變。網路技術的特性就是日新月異、進步神速,然而學校的教學內容往往跟不上變革的速度,造成我們優秀的學生在步出學校時,擁有滿腦子的理論知識,卻無法寫出一支符合容易延展、容易維護、沒有明顯安全性漏洞等要求的程式。理論是高科技人才的基石,但是現今台灣網路業的人才,理論與實務的落差太大,「懂理論的是一批人,懂實務的卻是另一批人」。

麥肯錫 (McKinsey) 最近的一篇報告指出,到了 2020 年,全球的高科技人才短缺將高達 4000 萬人,也就是說,在這樣一個科技掛帥的時代,「企業界找不到人,失業者卻找不到工作」的情形將會更為嚴重。2020 年不過是七年後的事情,眼看著就要到來。台灣的學術界應該儘速擺脫考試文化,讓學生可以在在學時期就與產業環境緊密接軌。而不是學非所用、用非所學。網路產業的人才養成本來就具有很大的彈性,除了與產業接軌的實習制度之外,現成教育資源早就已經在全世界流通,開放原始碼的專案隨時可以取用、專業的線上學習網站如 Coursera 如雨後春筍般出現,學校的老師不必衝撞體制,就可以直接把這些豐富的資源納為己用。傳統的教育方式早就已經不符合新一代人才的培養方式,而由於全球化的速度和競爭,教育界和學術界根本沒時間等待政府對於教育體制的改革來搶救人才。老師和學生都要隨時警覺到自己是否已經和產業界脫節、善用網路的資源,自己拿出課堂上改革的對策,不要再讓學生去死背萬年不變的考古題。

曙光乍現、隱憂仍在

要追回失落的 15 年,我們至少還需要另一個 15 年的追趕,在台灣網路產業的發展上,TIEA 的成立像是曙光乍現,但是能不能不只是曇花一現、真正發揮影響力,還是要看台灣產官學界掌握資源、掌握權力的在上位者能不能真的聽懂「網路產業的語言」。

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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。

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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。

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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/

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