[何飛鵬] 島嶼狹隘症|數位時代 BusinessNext

台灣技術水準不差，但受限於缺乏國際眼光、理解、交流，以致大多數的網路工作者只能看到台灣眼前的小市場，對國際的變動、發展未能跟上腳步。

台灣曾經是最國際化的國家。我的一個同學，英文不怎樣，但年輕時就進了貿易公司，從此提著包包，帶著樣品，走遍全世界，也成就了一番事業。

當他第一次要出國時，我們都很懷疑，他英文不佳，如何一個人出去闖蕩？他也害怕，但還是走出去了，這就是台灣數十年來經濟奇蹟的真相。

可是現在台灣幾乎是最封閉的地方。年輕人不太出國念書，不想出國工作，不看國際新聞，缺乏國際視野。社會上講究「台灣優先」，政治上內鬥內行，遇到國際事務荒腔走板。企業跨國投資，被視為「出走」，像是背離台灣。到中國大陸經營，也要背負「投共」的陰影。只有說「愛台灣」才是對的，也不問所做所為是否真的愛台灣。

許多人從小到大很少離開台灣，甚至只活在台北，難怪台灣人的眼光越來越小，越來越活在自我設限的小圈圈中，台灣人都被「島嶼狹隘症」所羈絆。

在網路產業興起時，我本來期待台灣的網路事業能在國際舞台上有另一番風光景象。因為網路無國界，只要有技術、有創新，只要走得快、走得早，都能在網路上快速地蔓延，從一點一地走到全世界。

而台灣的資訊科技教育又相當先進，台灣的硬體製造也傲視全球，這樣的環境因素，台灣的網路產業應有在國際舞台上一展身手的好機會。只是發展至今似乎事與願違，不只台灣的網路產業不能在國際舞台上有位置，連本身台灣的網路產業也是國際公司的邊緣市場，台灣本土的網路公司難成氣候。

或許有人會把這樣的結果，歸咎於台灣市場小，缺乏好的募資環境，新創的公司在缺乏天使投資人及國際創投資金的支持下，當然很難有發展。

這只是其中一個原因，但更深遠的理由，恐怕是島嶼狹隘症使然。台灣技術水準不差，但受限於缺乏國際眼光、理解、交流，以致於大多數的網路工作者只能看到台灣眼前的小市場，對國際的變動、發展未能跟上腳步，因此所有創新只通用在台灣本地，沒有跨國適用的可能。在台一條龍，出國一條蟲，這樣狹隘的產品概念，怎能有令人眼睛一亮的創新呢？當然就不可能得到國際創投資金的青睞了。

島嶼狹隘症另一個就是英文的不佳，這又是致命傷，缺乏文字、語言能力，如何吸收先進的國際知識，進行國際交流呢？再加上台灣的知識產業未能及時有效地翻譯國外的訊息，這又是媒體的島嶼狹隘症，阻斷了國際訊息的流通。

台灣要進步，恐怕要先面對島嶼狹隘症；想在網路世界創業的年輕人，恐怕要先學好英文，克服自己的島嶼狹隘症。

[何飛鵬] 《數位時代》榮譽社長，著有《自慢：社長的成長學習筆記》、《自慢2：主管私房學──小職員出頭天》。

出自

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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