從學術圈開始的創業,可能嗎?
從學術圈開始的創業,可能嗎?
2014.05.26 | 人物

台灣大學日前辦了一個創業與創新工作坊,主要的講者有台大學術副校長陳良基、管理學院院長郭瑞祥,創創學程主任李吉仁,以及漢鼎創投、前永豐餘投資代表等業界人士,陣容可謂一時之選。而這個工作坊的宗旨就是協助台大教師將研究成果技術商業化,將研發成果轉變為創業機會。我們對於學術龍頭投入這樣的行動表示敬意,但創業的過程其實最重要的就是不怕弄髒手,要能夠時時刻刻緊盯現場實務以及環境的變化。因此,最重要且最核心的問題就是,這些目標對象(聽眾),可以嗎?或許在此拋出一些議題,讓學界也能夠思考這樣的限制:

創業家精神(entrepreneurship)及創業家思維

經濟學家熊彼得認為創業家精神屬於一種具有創造性破壞的力量,能夠將既有結構中的模式打破,用更有效率或更有生產力的模式取代。管理學則有彼得杜拉克闡釋創業家的特質,就是能夠主動尋求變化、對變化作出反應並將變化視為機會的人。

讓我們檢視學術圈的教授們是否具有這樣的特質。其一是打破現有結構或運作制度的能力,其二是主動尋求變化的能力。眾所周知,學術圈的流動是整個社會結構裡面速度最慢的一環,政黨執政都可以輪替兩次了,但學術圈大老的勢力仍在。現有的這群目標聽眾對於資源分配的遊戲大概都厭倦了,要他們在報紙上投投社論、退休後寫寫部落格還可以,真的在位的時候,卻沒有人可以站出來勇於打破這樣的規則。對於創業這樣需要真真實實、分分秒秒投入的事,不要說成功了,投入的可能性有多高?

在主動尋求變化方面,整個學術圈的反應更像是恐龍一般,在技術上或許有不斷深究、主動尋求變化的可能性,但在整個象牙塔裡能夠對變化作出反應並將變化視為機會的人,恐怕屈指可數。或許這樣講或許有些現任的教授們會不服氣,但如果攤開全台灣歷年產學合作或者科技專案這些沒有資金風險的研發計畫,去檢驗最後成功將研發成果spin-off,或者退一步說能夠成功技術移轉業界的比例有多高?恐怕也僅有陳良基副校長這樣的少數。

向駭客精神學習

陳良基副校長在新書發表會後接受訪問說,人類社會需要良師興國,學校首先應提供足夠的創業養份,才能帶動更多年輕人走上創新之路。不可否認的,有特定的社群與課程,的確能讓學習平台更具有系統,也更能掌握住學習者的學習歷程。然而在提供這些輔助工具與機制之外,這次工作坊學習的主角始終是待在學術圈的人,誠如某些參與者說的,我們本來就是不想到業界,才投入學術研究,現在創業又變成顯學,只好來瞭解一下這是什麼。但是,這和創業的本質上就有了無比巨大的差異。我們看看之前的太陽花學運,年輕人們看似什麼資源都沒有,為什麼可以創造出這麼大的動能?有人說這是網路世代的特質,動動滑鼠,滑滑螢幕就可以了。但這只是看到了表象,真的背後的意涵,就是平常不為特定(金錢)目標,只想把一件事情專注做好的精神,也就是資訊時代的駭客精神。

駭客原先不是單指破壞網路安全的侵入者,駭客的本質是網路使用者,駭客行為則代表一種網路使用形式。駭客文化最重要的一點,就是資訊的開放與分享,這樣的概念也影響了網路文化的特性。在網際網路的擴張與技術發展上,駭客本來就是促進網路進步很重要的一股力量,駭客不斷地尋找網路建構過程中的技術不足,藉此找出程式上的漏洞,再促使網路設計上的補強;網路科技,就建立在這種對傳統束縳不斷挑戰、突破的嚐試過程中,不斷地進步,這也是駭客精神中最重要的部分。換言之,這也就是人類因為運用創造力、分享的精神,促成人類整體的創新、進步。

我們看到了有能力者,如陳良基副校長願意推動整個學術社群往創新創業的方向前進,對於目標對象大學教授而言,創業或許不是個人職涯裡最優先的規劃,但在年輕學子對於創新創業的意識與熱情開始被點燃的情況下,請大學教授先思考,如何帶領更多年輕人走上創新之路。多點分享、多點破壞、多流一點汗、多去弄髒手,這熱情才有延續的可能。否則,這恐怕又淪為另一場顯學大拜拜。

[作者]
詹峻陽為資訊社會領域學者,長期關注資通訊科技產業、社群媒體領域與其使用者行為等發展。

 

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當穿戴裝置、物聯網、智慧應用為全球焦點時,你我的機會、台灣的機會在哪?7月9日創業小聚年會以「軟硬結合,啟動大創新時代」為主題,邀請Google台灣區董事總經理簡立峰、微軟亞太研發集團首席營運長申元慶、HWTrek硬體加速平台創辦人王仁中、大陸京東硬體平台JD+計畫負責人那昕、微程式資訊總經理吳騰彥(Youbike)、創意引晴執行長黃俊傑(影像辨識)、北京極科極客科技執行長王楚雲(智慧路由器),還有多組創業團隊分享他們觀點和經驗。
時間:7月9日(週三) 9:30-17:00
地點:台大醫院國際會議中心R201,台北市徐州路2號2樓
參加方式:6/10前享早鳥票65折優惠
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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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