[王志仁] 養豬還是養兒子？|數位時代 BusinessNext

台灣人不缺創業精神，缺的是把創業過程專業化。美式的創業思維會把「出路」和「退出機制」，在創業初始就想清楚。公司本身是一種商品，價格合適當然能出售，這對創業者和投資人也是一種回報。

台灣近幾年經濟景氣普通，大學畢業生又面臨22K魔咒，許多不甘於把人生主動權交給未知環境的年輕人，包含職場新鮮人和工作幾年的稍有經驗者，乾脆投入創業，做自己有興趣的事或市場有興趣的事，而不是現在老闆有興趣的事。

台灣的創業熱情一直都有。1999年《數位時代》創刊時，曾做一項調查，其中問了一個問題：「如果有機會，你想自己創業當老闆嗎？」結果有80%的人回答「是」。經過交叉分析，發現沒有年齡、性別、學歷、所得和居住地差異。也就是說，走在路上的台灣人，10個有8個想自己當老闆，另外兩個可能是還沒開始想。隔年，重做一次調查，結果仍然不變。

台灣人不缺創業精神，缺的是把創業過程專業化。幾年前，我在矽谷遇到一位台灣創業家，或者稱為「連環創業家」更適合。他已開辦過幾家公司，有的已成功上市，有的在上市前就賣給別家公司。他有一段話相當經典：「老美是把公司當豬養，養肥了價格好就趕緊脫手；老中是把公司當兒子養，不管好壞都要掌握在自己手上。」

這兩種價值觀沒有高下之分，但更重要的，美式的創業思維會把「出路」和「退出機制」，在創業初始就想清楚。公司本身也是一種商品，價格合適當然也能出售，這對創業者和投資人也是一種回報。

也因為公司本身是一種商品，所以創業和集資的目的，就是讓這項商品本身的價值不斷提高。為此可能需要帶進更多人才，以補原始團隊的不足，而原始團隊也需釋出權力或股份，吸引能為公司增值的人進來。在「養豬」哲學下，這樣的事順理成章；甚至在市場還不成熟之下，透過購併或被購併，整合資源，把養分集中養大一隻豬，而不是讓一群瘦豬分著吃。

但是，在「養兒子」哲學下，一切正好相反。創業家必然得是經營者，任何想來分享權力或股份的，都可能被戴上「奪權」和「陰謀」的帽子。合併或購併更是困難，在合併過程中，究竟誰占大股？在購併過程中，沒有一方要作為消滅方，都想留下自己的公司名字和主導權。

創業如果不是為了千秋萬世，或傳子傳孫，回歸在商言商，許多事就會清楚。養豬和養兒子不是一刀切的非黑即白邏輯。事實上，老美也並非最會養豬，這方面冠軍是以色列人，他們創業的目的就是把公司賣掉，然後接著創業。但是以色列也感嘆老是為人作嫁，未能發展出全球500強企業。

「資源有限，欲望無窮，所以我們需要做選擇」，這是經濟學教會我們的第一條。而創業就是重組資源的一個過程，目的是創造更大價值，並藉由過程達成自我實現，兼具經濟和非經濟目的。

[王志仁]《數位時代》總主筆。1994年進新聞業，從事財經、科技領域報導，曾與微軟董事長比爾·蓋茲、英特爾創辦人安迪·葛洛夫等多位具全球影響力人物對話；多次受邀擔任思科、惠普和interbrand等外商企業論壇及年會主持人。

出自

【最後一週】第32場創業小聚

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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