二○○五年十二月,巴黎著名的當代藝術中心東京宮(Palais de Tokyo)裡,一群群高中生和小學生坐在光鮮亮麗的旋轉咖啡杯中,身旁的娃娃唱著自己iPod播放器儲存的歌曲,音樂聲、碰撞聲、尖叫聲,打破美術館特有的寧靜。
在美術館玩旋轉咖啡杯?「我們希望探討人與音樂、人與科技互動的可能性,」在工業設計界頗有知名度的漢邦設計,在國立美術館及藝術家鄭淑麗的邀請下,參與這個名為「Baby Love」的數位藝術創作,營運總監楊博顯說,這是一次難得的跨國、跨界實驗。
「Baby Love」是一件數位互動裝置,由六個旋轉咖啡杯組成,每組咖啡杯內坐著一個真實比例的嬰兒模型。觀賞者從自己所攜帶的隨身數位音樂裝置(MP3隨身聽、筆記型電腦、甚至是手機)將音樂上傳到嬰兒模型內的電腦主機後,觀賞者坐在杯子內,利用控制把手決定杯子旋轉的速度及方向,一旦與其他觀賞者之間產生碰撞,原本存放在各自杯中的音樂檔案,會透過無線傳輸及混音技術,同時選取與儲存對方的音樂。
計畫的構想,源自日本著名小說家村上龍的作品(寄物櫃中的嬰兒)(Locker Baby),藝術家鄭淑麗希望藉此探討,人類如何分享彼此創意財產的議題。在國立美術館的支持下,組成一個包括工業設計、模型製作、機械設計、網路資料庫程式開發的龐大工作團隊。
楊博顯說,漢邦一方面熟悉生產流程及技術,對於設計語言也不陌生,很自然就成了這次計畫中重要的溝通角色。
製作前期,楊博顯與在巴黎的鄭淑麗及在日本的造形設計師,透過Skype電話完成嬰兒及杯子的基本造型。東華大學數位創意生活應用技術研究中心、大同大學機械研究所的研究團隊與新力電腦實驗室(Sony Computer Science Lab)則共同開發無線網路傳輸的數位音樂互動程式。橫跨日本、法國、台灣三地人才的互動,讓他們體會到,打破彼此競爭的心態,才能創造出色的產品。
「整個專案經費大概四百萬,絕對是賠錢的工作,但學到很多不一樣的經驗,」楊博顯笑說,光是電源供應器,就燒掉三十個;咖啡杯的把手,也因為每個人對力道的認知不同,造成短路現象,最後不得不取消手動變速,降低損害率,「我們學到一個新的課題:到底誰來決定產品的效能?」
如何在講求「感性體驗」美感與「理性精準」開發的不同世界中,找出平衡點也是挑戰。 「我們找下游製造商的時候,每個業者都說:「把規格告訴我就可以做」,氣得淑麗抱怨:「如果我會開規格,還需要你們的存在嗎?」楊博顯說,最讓團隊感慨的是,台灣有那麼好的資訊基礎,企業一直在講要創新、要做品牌,但對於原創概念卻是相當保守,不願放手嘗試,反而是一些小企業,態度顯得比較積極。
「藝術跟科技兩個領域太疏離,這個計畫算是成功地建立出一個可運作的平台模式,」國美館館長林正儀指出,透過藝術的觀察,不僅讓科技人設計手法更成熟,文化養分的注入,也帶來豐沛的想像能量,藝術家也藉由材料與解決的手段,讓創作概念可以更完整地呈現。 「我們常常在思考,工業設計師的價值到底在哪裡?」楊博顯直言,近來台灣社會雖然愈來愈重視設計,但工業設計師多被定位為「不過就是畫圖的人」,反而讓獨立的工業設計公司經營愈發困難,「帶動創意的突破與落實,才是我們的價值。」
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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