線上影音分享 網路產業明日之星
線上影音分享 網路產業明日之星
2006.05.01 |

對多數人而言,網路世界的虛擬性質,是一種很不踏實的感覺。常常會耳聞美國矽谷的某個年輕電腦鬼才,某天「靈機一動」或是「臨時起意」,創了一個網路公司,在幾年、甚至更短的時間之內快速竄起……。如此充滿戲劇性的故事聽來夢幻,但其實背後支撐的是牢靠的量化數據,流量(traffic)、造訪人次(unique visitors)、頁面閱讀量(page views)等,動輒百萬甚至千萬的數字,才是讓這些公司成功的關鍵。
最近又有一個這樣的例子。在權威的Alexa網路流量統計引擎上,一個名叫「Youtube」的線上影片分享網站,自去年七月開始,在全世界網站的流量排名中,迅速從一千名之外攀升到現在的第四十四名,甚至超越某些國家的Google網站以及(紐約時報)(The New York Times)官方網站。更令人驚訝的是,和紅透半天邊的相片分享網站Flickr流量相比,Youtube可說是大獲全勝。

線上影音新趨勢

一個二○○五年二月才上線的網站,何以獲得如此的重視和青睞?其實一切都有跡可循。 去年年初開始,Google和雅虎先後推出影片搜尋(video search)的服務,象徵性地帶領網路進入影音紀元;接著去年十月蘋果電腦開始在iTunes音樂商店販賣電視影集,一部一.九九美元的價格帶起了線上付費影音的風潮;今年三月,美國CBS電視台宣布,讓網友透過網路串流免費收看大學籃球聯賽(NCAA)節目;四月,迪士尼旗下的ABC電視台,大膽地把(慾望師奶)(Desperate Housewives)、(LOST檔案)(LOST)等一線影集搬到網路上播出。
不管是電腦公司、網路公司,甚至是握有娛樂內容的電視台,近來皆以前仆後繼之姿投入線上影音的領域。這樣的動作,主要是押寶寬頻普及帶來的娛樂需求,也成功地培養了大眾消費線上影音的習慣。根據國際數據資訊(IDC)最新的一份報告指出,二○○五年線上付費影音的市場為十五億美元,到了二○一○年會成長到十七億美元。
不但內容的取得便利,可以儲存多媒體的行動裝置(Portable Media Player, PMP),像是影音iPod、PSP等硬體產品的熱賣,也大幅增加了消費者取得網路影音內容的意願。

舊觀念新應用

除了消費既有的影音內容之外,另一股同步成長的力量,是使用者自行製作的短片(homemade video clip)。隨著數位影音技術的日益精進,以及消費性錄影機DV8的普及,製作影片門檻已經大幅降低,有愈來愈多人靠著簡單的器材和編輯技巧,拍攝自己的家用短片。
有了生產之後,自然會有分享的需要,而網路無疑是最好的媒介。近兩年來,具有社交網絡性質(social networking)的網站如雨後春筍般冒出,在九○年代網路泡沫中一度盛行的社群經營再次捲土重來,分享的精神和多媒體娛樂混合的結果,誕生了相片分享網站(Flickr、無名小站等)、影音部落格(video blog,或稱vlog)以及影片分享網站。

爆發力強迅速擴張

此外,Web 2.0中的諸多新興應用和技術,包含標籤分類(Tagging)、集體編輯(wiki)、網路軟體化(web-based application)等,適時給了使用者最方便的工具,將自己的作品透過網路公諸於世。
當線上影音消費(購買或觀看)和產出需求都到位之後,鏈結中間的分享環境,便順理成章地扮演起串連價值鏈的角色,而且成長的趨勢一發不可收拾。目前光是美國本地,就有超過一百個線上影音分享網站,但這個數字在十八個月之前還是零。而全世界最大的Youtube.com,目前已經蒐集了超過三千五百萬支短片;四個月前,網友每天新上傳的短片數不到一萬支,現在卻是以每天三萬五千支的速度增加。如此強勁的爆發力,想不被主流媒體注意到都很難。MTV電視網從今年三月開始,正式和Youtube.com合作,將MTV2頻道的電視節目複製到Youtube頻道上播放,其他的傳統娛樂公司也在評估是不是要採取同樣的作法,以增加網路上的名氣和能見度。
對於如(紐約時報)的傳統權威媒體而言,在網路上的曝光率被一個成立不到兩年的公司擊敗,實在有點難堪(就算單論網路經營,(紐約時報)也資深許多)。但是統計數字不會說謊,縱然殘酷,還是得接受事實。繼部落格(文字)和相片分享(影像)之後,線上影音分享似乎成就了網路產業的下一個矽谷式傳奇。

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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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