[創業小聚台中場#02]堅持初衷、學習何時該捨棄,也勇敢挑戰現況
[創業小聚台中場#02]堅持初衷、學習何時該捨棄,也勇敢挑戰現況
2014.08.25 | 創業

創業小聚暨今年5月首度舉辦台中場之後,8月23日再度南下與Hansds Up創業育成中心共同合作,在台中舉辦第二場的創業小聚,除了提供創業者相互交流與學習的機會,更希能成為台中地區創新創業的正能量,而本次活動邀請到利昇科技共同創辦人陳建隆Lenny、財報狗共同創辦人鄭凱元Ken、紅門互動共同創辦人張元溢Mars、OVOmedia創辦人吳有順Devin來分享他們的經驗。

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利昇科技/共同創辦人陳建隆Lenny

在台灣的教育體制底下,「背單字」顯然是枯燥乏味的歷程,但是利昇科技於2013年開發的「手滑背單字」App卻透過遊戲任務的方式,激發使用者主動學習的意願,或許大家會覺得這樣邊玩邊學習的模式早已形之有年,但共同創辦人陳建隆Lenny卻表示,在台灣教育市場蓬勃發展的情況底下,家長仍舊十分樂意掏錢購買這樣的應用,重要的是「清楚自己產品的差異化在哪」。

Lenny提到,創業家的腦中一定會有很多想法,但是必須讓自己的想法在短時間之內獲得市場驗證,畢竟「時間」是最珍貴的資源,在創業兩年的過程中,他認為一切與「快」無緣的想法就暫時捨棄,此外,一個產品不可能適用於每一位使用者,但他必須適用於特定的使用族群,所以產品定位也很重要,而如果想要有理想獲利的話一定要先想好Business Model。

最後他告訴大家「一定要對自己的產品有愛,如果沒有愛的話,還是重來吧!」

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財報狗/共同創辦人鄭凱元Ken

財報狗共同創辦人鄭凱元Ken開頭就拋了幾個問題,「你有在投資股市嗎?」「股市投資雖是老產業,但你覺得股市透過網路時代獲利報酬有變好嗎?」的確,網路的興起,滿足了早期投資資訊的需求,但目前由於資訊過於爆炸,投資人很難判讀有用的資訊,所以財報狗存在的目的在於提供投資人整理過後的專業資訊。

財報狗甫推出的時候,採用的商業模式是以將資訊轉為財報狗的圖表、統計數據,以販賣資料庫為主,但嘗試一年之後,獲利不如預期,後來決定從被動的等顧客上門,改為積極主動的尋求客源,推出部落格並透過出版書籍來開發客戶,滿足學習需求,同時提高願意購買資料庫數據商品的人數,不過,這樣耗費的資源還是太大,無法有借力使力的感覺,因此最近他們走向「社群經營」,建立社群平台吸引更多專家與同好,也成立投資社群,將財報狗、投資專家、顧客三者緊緊繫在一起,Ken表示,財報狗的市場雖然很小,但是專精在提供服務。

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紅門互動/共同創辦人張元溢Mars

紅門互動共同創辦人張元溢Mars提到,當初會開發EAGLEEYE鷹眼數據是希望可以成立電商數據分析平台,幫助網路賣家了解競爭者資訊、市場消費情報,同時協助台灣賣家了解站外使用者的喜好,並整理成數據,替賣家節省時間、降低風險、發現機會,因為他們相信數據能說明市場未來趨勢。

事實上,張元溢Mars是個連續創業家,他從2005年開始創業,但2005年成立的龍璞科技虧了500萬以失敗收場,東山再起的他在2006年12月成立達摩媒體,之後又在2010年11月成立紅門互動,談起創業的路,他覺得一路走來很辛苦也很顛簸,他將第一階段的失敗歸因於自己太過天真,但之後他幸運地在創業路途上遇見願意相信他並借錢給他創業的貴人,Mars認為,想要創業成功就必須「專注在自己對成功下的定義,忽略成功以外的一切雜訊」畢竟創業過程中會有很多機會找上門,但要努力抵抗誘惑,不然會遠離自己原本的初衷,他希望創業家捫心問自己,想要做的是生意還是事業,一旦產品淪為銀貨兩訖就是生意,而生意人人都可以做,但企業家只做事業。

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OVOmedia創辦人/吳有順Devin

縱使台灣的群眾募資風氣尚未成熟,募資的案子也多半以活動為主,不過值得注意的是「OVO!台灣電視讚起來」的案子目前卻在flyingv上募資到230萬,而且活動還沒結束,OVOmedia創辦人吳有順Devin說,他希望可以創造一款屬於台灣人自己的電視盒子,並藉此改善台灣電視生態,因此他辭去在新竹科學園區的工作,投入這場革命。

Devin表示,許多業界前輩曾提醒他們,不要打這場沒勝算的仗,對手太強了(大陸的電視盒充斥),硬體根本賺不到錢,想要靠軟體與服務賺錢又非常困難,但他們想起創業的初衷,就是希望能在軟體或服務創造價值,所以決定堅持走下去,因此他們目前正在積極與眾多APP廠商談合作,企圖攜手改變台灣電視的未來。

關鍵字: #創業小聚
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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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