[簡立峰] 硬體加值，搶個雲端好位置|數位時代 BusinessNext

台灣硬體產業要開始思考的是，端如何結合雲？一定要在雲裡頭留下足跡，否則端就沒有價值。

雲端是什麼？是一種運算模式的改變。雖然消費者沒有實質的感覺，但事實上大家都變成低頭族了。今年樹開花後，樹底下都是人，每個人都在拍照，台灣、北京、日本都一樣，隨時有人在拍照，這就是雲端帶來很大的改變。

以前PC是小小的腦袋，現在遠端的雲則是好大的腦袋，運算從PC轉移到雲上，服務內容就會變得很強，這替硬體端帶來了改變。

如果手機的重點在服務，那硬體好壞沒有太大差別，都只是前往網路存取服務的載具。整個雲端體系裡最有價值的就是平台，像微軟、Google、 Amazon 。

再來就是軟體即服務，但很不幸的台灣都沒有。而在端的種類其實會變更多，所以硬體機會是變大的，有各式各樣不同的裝置會出現。但這些裝置的出現依靠的是服務，是服務創造裝置，不是裝置創造服務。

台灣的優勢雖然在硬體，但我們卻還沒真正創造新的裝置，受創最重的其實是品牌廠商。因為使用者為了服務，根本不會在意買了什麼硬體，而且隨時可以換硬體。這時候消費者對品牌忠誠度是最低的，只有高品牌跟沒品牌，沒有介於中間的。蘋果是一個高端，要創造第二個高端很難了。每一個位置台灣都應該要努力，但有可行性較高和較低的部分。

平台的部分都被美國公司掌握了，我不認為以前做不到的地方，未來就做得到，這兩個層面對台灣來說不容易。但創新硬體是台灣的機會，應該運用既有硬體優勢做垂直整合，台灣可以先把硬體想好，搶住這位子，再從上加值創新應用，一下子就跳去做平台會很難。全世界做平台、工具軟體的有幾千幾萬家廠商，以前台灣從來沒有貢獻過，現在忽然要來做個軟體，不太合理。但全世界不管做什麼硬體，零組件都在台灣手裡，在這裡繼續做，還是有機會。

比如說醫療雲的血壓計，既然可以量血壓，也可以量其他東西，甚至把醫療紀錄都丟在上面，創造雲跟端的結合。還有行車紀錄器能不能把錄影內容放在雲上，出事時提供給保險公司，變成一朵保險雲呢？導航機好不容易和車商合作進到車子裡，能不能結合服務出現一朵交通雲呢？這都是硬體和雲端垂直整合可以帶來的機會。

台灣硬體產業要開始思考的是，端如何結合雲？一定要在雲裡頭留下足跡，否則端就沒有價值。個人雲趨勢是今年的觀察重點，現在誰輸誰贏都還不知道。個人雲代表個人所有一切，只是先從儲存開始。未來行事曆算不算個人雲？那要看它聰不聰明，如果它能把所有會議紀錄、視訊檔案都存在一個地方，那就有驚人的威力。硬體產業不是只固守在硬體，而是用既有產業優勢結合一切。或許從醫療雲、教育雲開始，政府可以釋出一些資源讓業者實驗。而企業要知道自己一定要面對一個市場，不論是全球或中國。（口述／簡立峰整理／趙郁竹。數位時代雜誌2012年05月號）

[簡立峰]曾任中央研究院資訊科學研究所副所長，現為Google台灣董事總經理，從研發到市場行銷，對於創新議題有許多深入觀察。

*本文原刊於數位時代雜誌

立即了解IBM智慧雲端如何協助企業成長 、有效運用資源、增加效率並省下經營成本？

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。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/