[蘇麗媚] 蓋一座自己的內容花園|數位時代 BusinessNext

去年中國網路圈高度關注的議題之一，就是廣電監管機構正在收緊對互聯網電視的監管，要求美劇下架的舉動。這裡面的原因眾說紛紜，有人從政治維穩的角度，有人談美劇的文化影響，也有人認為是藉此重整產業秩序。在各種的討論中，版權管理議題與消費者也許不那麼直接相關，卻影響產業發展深遠。

網路在誕生之初，訴求的就是開放分享的精神，我們也的確享受到許多的好處。然而回到商業端的思考，天下沒有白吃的午餐，內容製作者還是應該獲得好的收益與回饋。

以網路影音發展最蓬勃的中國來看，從早期的盜錄盜播，到現在內容採購成本已成為網站經營者最沉重的負擔。但從另一個角度，隨著網路影音越來越受到使用者歡迎，內容業者也從一開始對抗或是不合作的態度，轉變成將網路做為影視產品重要的推廣和發行管道，影音平台與影視戲劇的創作、發行和行銷將會密切結合。

這樣的發展，對於內容創作者是個好消息，只要作品夠好，他們可以用更快的方式，讓作品在全球市場流通。但現在的挑戰也在於，不論創作者、平台或是政府，如何面對多平台、多媒材再應用的流經濟時代版權議題。

舉例來說，在YouTube公開上傳的影片，其他人是否可取用再製？如果可以再製，能夠應用範圍有多大？又或者像是中國人人影視，抑或是許多內容集成的App，就常在法令的修改間下架又上架，在看似合法又似非法的狀態中找到利益的可能。這裡面也許有不少人抱著投機的心態，不過不夠成熟的交易平台體系，也是造成現今影音內容版權爭議不斷的原因之一。

一些國家都已經開始注意到此問題，並著手修正。比如英國智慧財產局才在去年10月1日通過新法案，允許英國人民合法複製自己購買的檔案。韓國文化體育觀光部推動著作權認證制度，以利著作權交易，活絡內容流通。在中國隨著新媒體要求正版的經營方針，也出現了專業的國際版權交易公司落地。

回到台灣，版權交易其實也不陌生，過去電視台就有豐富經驗。然而這些經驗卻被鎖在一個封閉的生態系裡，到底有哪些可交易的資源、交易的類型或交易的條件，甚至是交易時該注意的法律問題，都沒有被系統化地整理，以致於台灣有許多很不錯的內容創作者，但作品就是無法找到好的出口。或者找到了出口，卻因為沒有專業的協助，形成了不公平的交易。

近來大家都在談論開放創新以及分享經濟的概念，有沒有一個可能，我們建立一個雙邊平台，利用C2C的模式，不論是劇本、影像片段等，讓創作者可以將自己的作品放到平台上，等待識英雄的伯樂。反過來說，亟需內容來源的新媒體平台，也可以在這其中找到好的素材或是合作夥伴。

在過去，台灣的創作者往往是個體戶的型態，很辛苦地單打獨鬥。但現在市場變化太快，跨界應用越來越複雜，不可能所有東西都自己做，重要的是建立生態系，這件事關乎一個國家長遠的產業體質，還有文化的影響力，我們不能靠別人，必須要自己認真地打造！

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。

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。

「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/