眾達國際法律事務所主持律師黃日燦:心懷世界,才能衝出去
眾達國際法律事務所主持律師黃日燦:心懷世界,才能衝出去
2015.02.24 | 科技

「當企業無法再靠『自我有機成長』(Internal Organic Growth)擴充營運規模時,如何透過併購調整體質、脫胎換骨,已經是不可忽視的經營課題。」2009年被選為「亞洲頂尖25位併購律師」的黃日燦,曾經手美國雅虎併購台灣奇摩,以及富邦金併購安泰人壽、中國京東方併購台灣美齊科技、聯發科併購晨星等交易案。台灣科技業併購新創團隊面臨了哪些挑戰呢?黃日燦發表了他的看法。

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(圖片來源:林衍億攝影)

當全球各國大型企業都在併購的時候,台灣的大企業是否要加快腳步追逐這波浪潮,將會是2015年必須要面對的課題。然而在決定展開併購之前,至少有幾個面向需要抽絲剝繭、深入了解一番,才能為企業長遠發展進一步定奪,真正掌握要面對的產業環境挑戰。

大企業與新創團隊難連結

第一個挑戰是,大企業與新創團隊本來就很難連結在一起,這是普世現象。雖然網路創業圈一直認為和大企業缺乏連結,但眾達國際法律事務所主持律師黃日燦認為,這並不是台灣獨有現象,新創與大企業本來就很難連結在一起。「新創與舊有大產業有很大的落差,這一點都不稀奇,所有國家都一樣。」黃日燦認為,老產業與新產業本來就不容易連結,因為需要的資源與人才都不一樣,如果容易連結就不叫老產業。這些大企業如果忽然之間就能聽懂新創團隊在做的是什麼,那就表示這個團隊的創新還不夠。

以阿里巴巴為例,一路走來也是從零開始,沒有哪個舊產業在初始階段就全面支持,但馬雲沒有怨天尤人。「因此團隊要先找到立足點,還有心懷世界,才能真的衝出去,否則只是一個夢而已。當碰到挫折,也不要太快定調,歸咎都是環境的問題、都是大企業不給資源的問題、政府政策太顢頇等,當然這些都是重要的原因,但在這些事實無法改變之前,你必須更加確定自己要走的路。」黃日燦分析。

硬體對新創團隊不見得加分

第二個挑戰則來自於台灣科技大企業的強項是硬體,對網路與新創團隊來說不見得能加分。併購案必須買賣雙方情投意合,也就是「郎有情、妹有意」。然而台灣企業決定要併購網創團隊時,卻時常出現團隊並不想讓大企業併購或投資的狀況。一個極具國際市場發展潛力或已經拿得出國際布局成績單的優秀團隊,會同時思考有併購意願的台灣大企業能給團隊什麼樣的願景?能幫助團隊在世界舞台更上一層樓嗎?併購的金額大小僅是考量因素之一。「台灣的企業能給團隊世界的舞台嗎?如果不行,就算台灣企業有百分之兩百的併購意願也沒有辦法。」黃日燦強調。

加上台灣大企業的強項是科技硬體,對於網路與軟體等新創團隊來說,不見得有很大的加分作用。「舉例來說,台灣國際性科技企業都是硬體通路,對於網路與軟體等新創公司的價值意義有限,除非新創團隊對科技大企業或傳統舊產業的『本業發展』也有加乘效果。」黃日燦說。

對網路與軟體用戶不在行

第三個挑戰是台灣大企業的確比較不懂併購網創團隊「買用戶」這件事。台灣企業還是比較擅長評估硬體製造團隊的價值,對於網路與軟體行業不在行。

黃日燦以Facebook用190億美元購併WhatsApp為例,Facebook的併購案是為了取得WhatsApp的4億名用戶,若把WhatsApp的4億名用戶除以190億美元(也就是一個用戶約47.5美元),得出來的結果並不昂貴。另一種說法是,Facebook擔心中國騰訊把WhatsApp買去,因此「先下手為強」。「假如有一家公司講中文已經有4億用戶,不講中文也有5億用戶,還有誰可以打倒這間公司?有人說Facebook怕等騰訊買去才發現就太晚了。」

但Facebook的併購邏輯,台灣企業不一定會接受與認同。「台灣企業會捨不得花這麼多錢,企業會覺得WhatsApp哪有這麼高的行情,190億美元最後買到的是什麼?只能買到用戶數量,其他全是空的。對於這樣的併購,台灣企業不太會接受,甚至會覺得『不踏實』。不過,也有少部分的企業已經慢慢在改變,例如台灣的有線電視公司會開始計算每位用戶的營收貢獻度(ARPU),而不是去計算公司資產有多少。」黃日燦形容。

黃日燦

出生: 1952年
現職:眾達國際法律事務所主持律師
學歷:哈佛大學法學博士
曾參與的併購案:奇摩與雅虎的併購交易、富邦金控併購ING安泰人壽、中國京東方併購台灣美齊科技、聯發科併購晨星

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(尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第249期)
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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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