[蘇麗媚] 體重機終究是乏了
[蘇麗媚] 體重機終究是乏了
2013.05.10 | 人物

人人都喜歡看「數字」,因為大家都說「數字會說話」。一個體重50公斤的女生,變成45公斤,開心嗎?哇,好開心,但別開心得太早,也許體重機根本沒歸零(當然,可能是當事人故意不歸零),也可能是彈性疲乏……。

本來是胖胖可愛的人,站在鏡子前,變瘦了,哇,好高興,但請別自欺欺人,因為那是一面哈哈鏡(凹鏡)。當然,如果你從小照的就是這面鏡子,就會覺得自己就是這樣的身段,但別人都知道,這並不是真正的你。

乏了的體重機、變體的哈哈鏡,某個程度上,等同是目前傳統的收視率調查困境,可以參考,但並不精準,甚至是失真的。但電視台、廣告業代理商目前只能仰賴這個讓人無奈但勉強接受的結果。

其實在數位匯流的衝擊下,群眾使用網路普級,收視管道多元,透過電腦、行動裝置觀看影片的人越來越多,甚至可以預期的是,未來更多傳播行為都將在網路上串聯並記錄完成。

根據資策會的調查,國人已習慣跨平台多螢觀看影視節目內容,很多人邊看電視邊滑手機,而且隨時透過社群網站發表個人看法。有意思的是,有些影音內容「默默」走紅,隨著直接且熱烈的討論,甚至主導社群走向、社會議題。但這些強大且宰制媒體發展的新媒體使用者的收視行為,根本不會反應在傳統收視率數字中。

這樣的失真,或者該說是「暫時無法跟上時代腳步」的收視率調查方法及數字,的確是不少創作者頭上的緊箍咒,收視率主導內容走向,不少創作者為了不讓自己陷於泥沼、滅頂,無奈修正方向。但其實有更多創作者堅定自己要走的路,堅持製作優質的內容。

幸好,總有曙光。2013年,美國電視收視率普查機制導入「網路口碑監測」,以Twitter為「電視第二屏」的樣本,做為收視率加權基礎。今年3月此機制已被證實有連動性,也就是說,藉著新媒體的特性,分析出使用者的年紀、喜好、興趣等,並得知在網路上的行為模式。這種「有效監測」的方式,方便節目製作者與廣告主找出更精準的行銷服務,進而做更優質的服務應用。「節目收視率數字在說話,而且說的並非完全實話」的時代會過去。

2013年3月號《數位時代》專欄中 ,我提到美國最熱門影集《紙牌屋》(House of Cards)的成型過程。該劇為翻拍1990年BBC同名劇集,故事描述一名玩弄權術、自大狂妄的國會議員故事。

《紙牌屋》是擁有美國2千9百萬會員線上影音服務Netflix的自製影集,這部影集直接在網路上「首播」。過去的「慣例」多半由強勢媒體製播,之後才授權線上網站串流。有意思是,《紙牌屋》一次上線13集,「世界各地」的會員可按照自己的時間和收視習慣觀賞影片,這種開放式的收視方式也大大顛覆傳統作法。同樣的,會員資料都會進入Netflix龐大的數據分析系統裡,所有觀影會員的各項數據、互動內容都會進入分析系統,精準的分析結果將更提升內容品質與服務細膩度。

回過頭來看目前台灣的傳統收視率調查。2、30年,失真的收視率監測「黑盒子」決定了創作內容走向,但精準、互動、開放的「新媒體」幫助許多人丟開頭上的緊箍咒,提升創作內容質量,企圖在「不精準且單向的台灣收視樣本戶代表觀影水平」的垢病中,找到與使用者新的傳播、互動與應用的可能性。幸運的是,目前一切都正在改變中。

出自 數位時代雜誌2013年5月號

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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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