[簡立峰] 開放資料的價值
[簡立峰] 開放資料的價值
2013.10.09 | 人物

每個縣市政府都有自己的App,為什麼不整合起來?以前養蚊子館,現在養蚊子App。如果是開放資料,這件事就解決了,因為會有人去開發成更適合消費者的應用。

政府的資料就是全民資產,傳統概念比較保守,但現在漸漸開放。歐巴馬政府前幾個月才宣布,政府資料預設就要開放,除非機密性資料才能關起來。前陣子和政府合作開放資料平台的過程中,可以看到每個政府單位本身都很認真,但單位與單位間好像就沒有那麼多權利與義務的合作,這是政府本身要突破的。

開放資料對台灣帶來的另一個好處是,我們的軟體網路產業以前常常抱怨政府資料不開放,如果現在開放了,產業還是起不來,那就少一個藉口。但我相信不會這樣,台灣這十幾年來產學沒有整合,才是最嚴重的問題。現在網路科技和軟體的應用很多需要資料,但學校裡是沒有的。這種情形下,如果政府能開放資料,學生在校園裡就能練兵,團隊就能提高技術門檻,等技術成熟就能出來創業。

最近看到的問題是,台灣的技術型創業非常少,大部分是生活產業,那是從生活經驗和人脈裡累積出來的。但是校園或研究機構裡,以技術為基礎的創業幾乎沒有,如此一來無法墊高技術門檻。開放資料多少可幫助拉進這一塊,提供外界資訊、實際參與感和實際使用者。如果憑空想像、自行製造,都不是真實的。

開放資料還包含政府施政的檢驗,或者也可以幫忙傳播施政效果,但政府壓力一定會因此越來越大。政府定期都發布土石流、水位警戒,但誰會知道?大家都是看電視的,但電視沒辦法選擇這麼多來報。其實在颱風來前後,都有淹水警訊,但該知道的人都不知道,因為它沒有地方可以發布,就只能公告在單位的網站上,或者告訴地方防災應變中心,出不了門。已經有警示了,該被警告的卻不知道,這很可惜。

台灣擁有的醫療資料很豐富,因為有健保,但現在大家似乎對這塊很保守,這裡絕對有很大價值。比如說,可以從病人治癒的狀況去回推用藥,交叉比對下可以找出很多問題,可能是醫生或醫院的問題,可能是用藥交叉感染問題。對不少單位來說卻很擔心這種情形,因為有些人覺得當這些資訊透明後,不見得會被正確解讀,造成許多醫療糾紛。但這件事卻對全民健康很重要,甚至可替產業創造商機。

開放資料真正要去突破的,是以後每個單位能不能有一個責任,成為經濟部的一部分,因為如果不是這樣,每個單位的權責就會很保守。現在中央各部會只有經濟部是負責創造經濟機會的,其他都不是,因為目的的關係,會造成他們坐擁金山,卻當成垃圾。健保這資料也是,風險一定有,但應該也能想到方法降低風險。

台灣有兩群人很聰明,念電機和念醫學的,但他們從來沒有合作過。在醫療電子產業其實是有機會的,甚至全民健保就是實驗場所。台灣人看病次數遠高於美國,雖然是2300萬地方,或許等於美國1億人口市場,就是我們醫療電子很適合練兵的地方。台灣大部分電子業都開始往醫療走,光是醫材就不得了,在醫院裡所有用到的醫療設備,能夠做電腦的,這些都可以做。例如大立光能做鏡頭,也能在很多醫療儀器做鏡頭。電子業不應該是電腦業,可以更多元性。(口述/簡立峰  整理/趙郁竹 出自

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關鍵字: #開放資料
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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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