網路創新大浪潮 台灣惡性缺席
網路創新大浪潮 台灣惡性缺席
2006.08.15 | 科技

Digg.com這個新聞推薦網站推出一年多,每日造訪人數與《紐約時報》網路版不相上下,二十九歲的創辦人羅斯(Kevin Rose),他穿戴著毛線帽跟耳機的隨性模樣,成為八月十四日出版的美國《商業週刊》(Business Week)封面人物,標題寫著「這小子如何在十八個月賺到六千萬美元?」(編按:六千萬美元是外界對此網站的鑑價)
二十二歲的哈佛大學輟學生朱克柏格(Mark Zuckerberg),是交友網站Facebook.com的創辦人,現在是矽谷創投捧著數千萬美元爭相投資的對象,但他拒絕六億美元的股份收購。

先採小成本經營,重視使用者需求

MySpace三十一歲的創辦人湯姆.安德生(Tom Anderson),二○○三年創立的社交網站,被新聞集團(News Group)的媒體大亨梅鐸以五億八千萬美元收購後,又在日前與搜尋關鍵字網路廣告公司Google簽下九億美元的巨額廣告合約。頓時之間,這些平均年齡不到三十,鬍子總刮不乾淨的網路創業家,登上猶如搖滾巨星的地位。
Web 2.0也好,泡沫2.0也好,不管人們怎麼描述過去一年來網路上許多吸引目光的新現象(社交網站、部落格、社交書籤、影片分享),新興網路公司蓬勃的購併潮沈寂已久後,成為各路創投經理人的目光焦點(目前全美有八百九十六檔創投資金,號稱鎖定網路公司為投資對象)。此外,久未聚焦網路產業卻重新對它燃起興趣的主流媒體,以及數百個還沒闖出名號的網站和他們創辦人所組成的大軍,的確讓人產生了一種重回一九九九年的感覺。
仔細看,似乎又有些不一樣,這些人也許年輕,創業的心態卻像個歷盡滄桑的中年,少了點綺麗的改變世界夢想,多了些務實的味道。他們在網路剛崛起的時候,就於短短兩三年內領受過一次壓縮式的教育。「二○○○年的時候,我就在舊金山參加過許多網路公司的IPO(首次公開發行)派對,享受過在雲端上的感覺,也看過很多朋友的公司從雲端上摔下來的過程,」Digg創辦人羅斯表示。
他們不再相信公司一創立就拿大筆資金、衝資本額拚上市的經營方式,多半採取小成本方式經營,利用網友捐獻或是成功網路創業家的天使資金做為營運資金。網景(Netscape)的創辦人馬克.安德生(Mark Andersen)、eBay創辦人歐米迪亞(Pierre Omidyar)、paypal創辦人樂福欽(Max Levchin)在這一波網路創業潮中,都以個人或名下創投基金名義參與投資。

台灣在這波網路新浪潮惡性缺席

他們透過部落格、Wiki等方式,充分理解使用者的需求,聆聽與他們年齡、經驗相仿的社群意見(Digg上頭七五%的使用者為二十到三十歲、平均收入七萬五千美元的科技愛好者),再整合技術打造使用者所要求的功能,創造出極高的忠誠度與使用人口。然後,再考慮以關鍵字廣告為營收獲利。
身為一個關心網路發展的台灣年輕人,我心中總有個疑問:如果這些人生在台灣,他們有機會嗎?或者是說,台灣的年輕人,可以在像他們一樣的年紀,創造出這樣的影響力,讓主流勢力必須認真看待嗎?
雖然說矽谷仍舊是「地球上唯一一個有好主意的電腦怪胎,可以在一夜之間搖身一變成為搖滾巨星般人物的地方」,但自稱是IT王國的台灣,為何總是跟這些「創造網路新可能的美妙事物」有著巨大的斷裂呢?
矽谷這些所謂的網路服務,運用的也不是任何原創性的技術,大部分是使用者行為的建立。看過Digg、MySpace、Facebook等網站的台清交學生,宣稱他們可以在幾個月內做出同樣的東西。但為什麼沒有一樣創新的網路服務,是由台灣首先發起的呢?除了台灣長期以來重硬體、輕軟體的政策和社會風氣,導致電子資訊人才一窩蜂集中在半導體、電腦相關周邊和手機等代工業,這些行業裡行之有年的員工分紅和社會地位高人一等的誘惑,也替所謂的科技新貴轉業,築起高高的機會成本。而本土甚至華文世界的網路業,為何缺乏足夠的誘因,吸引一流的人才投身其中?
身在一個一千七百多萬人上網、資訊教育堪稱普及、在華語世界持續引導流行文化角色的地區,為什麼我們的網路使用習慣和網路地貌,尤其是創業方面(不含網路開店),自從二○○○年以來,除了無名小站之外,看不見任何來自年輕人這個網路最重度使用族群所引導的改變?
當二十年前大部分做硬體的矽谷及灣區,在現在轉型成新興網路服務的新溫床時,我們是否可以寄望二十年後的台灣,可以轉變成華文世界中,網路服務創意的源頭呢?

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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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