Google是不是民主鬥士?
Google是不是民主鬥士?
2006.02.15 |

Google這家公司很特別。它很少在網路使用者間招致惡評,它的營運模式很少被質疑。在其他行業,這聽來不算什麼,但在網路產業,至少是現今的網路的產業,這可算是一件不簡單的成就了。不在塑化產業上班的人,很少會對塑化產業的發展發表評論,對塑化業者的一舉一動給予關愛的眼神。但是在網路上,十個網路使用者有七個可以和你辯論網路與民主的關係,另外三個則是對網路原生報的失敗有自成體系的歷史觀。

對美、對中,兩樣態度惹爭議

好樣的Google,最近總算有了一件爭議事件。Google為了進軍中國大陸,自願配合中國大陸官方的網路資料檢查與過濾。想在大陸營運的所有網路公司其實都這麼做,Google之所以特別受到關注,是因為幾項歷史背景因素加總起來所促成的。其一,是最遠因,長期以來,在網路使用者心目中,Google就是相對於微軟的「好人好事代表」,是有理想性的精神堡壘,所以微軟會配合大陸官方作法,大家心理上覺得算是正常,Google可就不行了。其二,Google在它的經營格言裡自己說「不做邪惡之事」(Don’t be evil),大家只好用他自己說的話來檢驗他—配合箝制新聞自由,不算是邪惡之事嗎?其三,不久前Google才力拒美國政府揭露使用者資訊的要求,贏得了不少掌聲,面對中國政府卻標準不一,令人質疑吃軟怕硬。
這樣的事件,是網路模範生變了、失去理想性格的徵兆嗎?那倒也未必。此事件所反應的,毋寧是自網際網路誕生以降,至今未曾稍止的「影響力」與「獲利」間的盛衰相乘。
曾經紅極一時,現在大概已經被許多的人所遺忘的「眼球理論」,講的是網路勝利方程式,必也先「影響力」,而後有「獲利」。網路泡沫化的那些年,這樣的說法一度被棄若敝屣,獲利被認為是網路公司唯一重要的經營指標。
於今回顧,我們得說,眼球理論是被誇大了些,但也不是全然那麼不堪。先有影響力而有獲利,並不是網路出現以後才有的概念——當代媒體二、三百年來的營運模式(不管是電子或平面媒體),不也一直是先影響力而後獲利?

上市公司追求獲利,不談理想

網路泡沫化,並沒有從根改變這個邏輯。我們不妨回想一下,金融資本家轉身背對的這幾年還能成其大、成其廣的網路公司或是社群,像是Linux、Skype、Google、以及各種部落格,不也都是先開拓了使用者的視野,顛覆了產業的規則,更有效地回應了消費者的需求,爾後才逐步摸索出種種獲利的可能性。至於微軟,雖然最近常常被拿來和Google作比較,其企業的立基精神,一開始就與媒體的屬性相去甚遠,自然也沒人指望微軟展現什麼樣的影響力了。
媒體的獲利奠基於影響力,但是獲利與影響力有時也是相互扞格的。想賺錢,是經濟學,但是想要有影響力,卻是政治學。Google在中國大陸的發展,他的老主顧們想的是政治學——Google就該有別於微軟,力抗中國當局的不公不義,犧牲肥美的中國市場也在所不惜;上市而且維持股價於高檔的Google,與先前相比,自然是多了那麼一點經濟學的考量。
「不做邪惡之事」這話其實不易判斷。對於投資者來說,不成長、不賺錢才是邪惡之事,對於網路還懷抱幾分浪漫理想的人來說,放棄了影響力、改造社會之可能,就已是往邪惡之路邁進了一大步。
媒體發展史百年來的經驗告訴我們,只屈從於短線的商業利益,無法成就一個有影響力的好媒體,同樣的,也沒有任何一個影響力深廣的媒體能夠全然罔顧生存利基。評價Google骨氣,我們要拿它和《紐約時報》或是CNN相比,不是微軟。

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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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