華爾街的人才為什麼紛紛湧向矽谷?
華爾街的人才為什麼紛紛湧向矽谷?
2014.08.06 | 科技

許多華爾街的銀行家開始脫下西裝革履,轉而換上了休閒的運動服。走出高樓林立的紐約,來到好山好水好陽光的矽谷。

5月份,高盛集團的科技、媒體和電信組的負責人Anthony Noto決定辭職加入對沖基金Coatue Management。但到了七月份,令整個華爾街意外的是,他接下了Twitter CFO的擔子。

Noto並不是個案。如今,正有大批財經專家和商學院畢業生,紛紛放棄了銀行的工作,蜂擁前去科技類公司。Adam Zoia是搜尋公司Glocap Search 的CEO。他說,自金融危機以來,代表身份和地位象徵的金融類工作便熱度大減,而科技類工作卻異軍突起。

據華頓商學院數據顯示,科技行業的就業率位列第三。2014 年,13.5%的畢業生選擇了這一領域,這個數字在2008年僅僅是5.6%;2013年,18%的哈佛商學院畢業生選擇了科技行業,幾乎是2008年的三倍。轉行的不僅僅是剛畢業的MBA,就連已經涉足銀行業的人也都迫不及待想跳槽。

Cathy Li便是其中一員,2009年,她離開了Barclay,加入了Gilt Groupe。她說,僅僅呆了兩個月,她便去意已決。並非工作不順,而是企業文化難以融入。「那裡的人窮得只剩下錢了,我沒有任何導師,整個人都迷失了。」而新的工作竟是曾經被自己拒絕的公司,她搖身一變成為一名產品經理。放棄一份優厚的收入並不容易,跳槽也沒有想像中那麼輕鬆:缺乏經驗、隔行如隔山、適應矽谷開放自由的工作,還要放棄曾經的優厚待遇。

Adam Zoia 表示:「金融人才也有不少優勢,他們工作拼命、高效、死守deadline。」

Hired的聯合創始辦Matt Mickiewicz認為,創業公司需要會做生意的人,他們能幫助公司成長。尤其是那些MBA,他們懂得預估市場規模、並巧妙制定策略,讓公司名利雙收。SkillBridge的聯合創始人Stephen Robert Morse也對此深信不疑,「懂得使用Excel、會分析數據、有好創意的人,都是創業公司所需要的。」他希望自己的員工學會運用數據,去擴大用戶量、增加購買量。

新創公司如此,大公司亦然。LinkedIn便是個例子,他們正不遺餘力得挖財經、諮詢類背景的專才。人事總監Brendan Browne希望藉鑑他們的問題處理框架,數據挖掘技巧,以及有效的溝通能力,這些都是LinkedIn的業務核心。而候選人們的工作範圍也會超越金融,分散涉及到公司運營、企業建設甚至銷售等領域。

Li在Gilt主要負責網站分析、確定模式、以及解決商業問題,這些工作無一不考察她的創造性和問題解決能力。然而,幾個月前,公司還只是希望找一個有銷售或者工程背景的人做這些事。創業公司早期希望獲得大筆資金,接下來他們要做的是精打細算。

頂尖的科技公司Google, Facebook 和Amazon 都開始增加對MBA人才的需求,給出的薪資與金融類職位不相上下。對於早期的創業公司,如果發不出這麼高的薪水,也會用股份吸引有衝勁的年輕人。除了期權池(Option Pools)的誘惑,科技類公司還會為員工提供更多成長空間。比如LinkedIn的暑期實習律師Audrey Zhou 就在收購Newsle的項目中,得到了與執行長Jeff Weiner以及共同創辦人Reid Hoffman溝通的機會。

本文編譯自cnbc.com,轉載自36氪

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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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