[王景弘] 談談COSCUP:讓整個社群圈變成一個知識共同體。
[王景弘] 談談COSCUP:讓整個社群圈變成一個知識共同體。
2015.08.16 | 科技

台灣Opens Source 相關社群,自2006年開始會聯合舉行大型開放源碼研討會COSCUP,除了邀請國際級專業人士進行專題演講外,也有小型講座、攤位、社團同樂會等。目的希望提供一個平台,聯結開放原始碼的開發者、使用者與推廣者。今年度的活動,正於本周末展開,作者曾經協助 JSDC 2012/2013 兩屆前端開發者年會籌備,透過此文讓大家了解台灣開源社群的狀態,以及他們想要推動的事。

其實一邊對於研討會的印象是一種專業工作者聚在一起討論專業問題的地方。社群研討會也是在類似的概念上,只是社群研討會多數是由平常參與一邊地方語言社群的人組成,根據不同需要報名不同社群研討會。以這兩年資料科學研討會正夯,開源硬體也非常火熱。這些研討會有異於其他國家的狀況,通常都不是由一家企業主持(如 Oracle 主持 Java One),而是由業界工程師自己發起籌備,藉由門票跟企業贊助打平活動成本。

這兩天正在進行的 COSCUP,前身是 ICOS 分家,有別於 JSDC/PHP Conf/PyCon.... 等專業語言領域研討會。更著重在開放原始碼應用與開發,當然不免俗的有技術討論,但應用面向更廣,精神上是希望連結要一般人(特別是學生)與技術實務之間的距離。

重要的是我們怎麼運用開發融入生活。開放原始碼運動一直給人們一種若及若離的親切感,看似開放好像非常友善,但原始碼畢竟還是需要專業程度,因為開放原始碼通常表示你也可以再利用跟再散佈。多數人乾脆就把開放原始碼運動跟免費軟體劃上等號,但是事實上兩者仍然有很大差距,開放原始碼不一定能免費使用、免費軟體也不代表是開放原始碼。

本來這只是工程師內的小社群,如果只是這樣也不值一提,那為什麼我們會需要認真的介紹這些活動呢?(連去年柯文哲的官網原始碼裡面,都有介紹這些研討會的彩蛋,出自我的手筆)

這是因為在台灣過去缺乏業界刺激的工程師圈,因為這樣的研討會給了大家一個競技做技術辯論跟倡議的舞台。而讓許多觀念快速的在工程師圈中更替,也改善許多企業彼此間內部資訊流通不足與訓練不足的情況,讓整個社群圈變成一個知識共同體。

同時因為我國大學教育長期校園資訊討論成效不彰,對資訊有興趣的後進,往往透過網路參與社群跟業界前輩們一起交流。而社群的特色就是血腥跟凶殘,對於不同意見的論戰是非常直接的,換言之能在這麼直接的討論存活下來往往都有一定水準。

而一年一度的社群舞台也培養了許多人在社群的能見度,以我為例,我也是在 2007 年藉由在 coscup 介紹 jQuery 來參與大型社群活動,進而在之後幾年成為 js 社群的貢獻者。籌備兩屆年會的過程也是藉由議程的邀請與社群聚會的協助,將一些社群的新秀有練習的舞台與試著讓他們來陳述這些觀念。來讓整個社群互相交流跟成長。

圖說明

這樣的野生社群是非常有生命力的,即使主持人離開,他都還能有自己的生態跟長出新的面貌。如同這幾年許多技術社群與年會雨後春筍般的冒出來一樣。這些技術社群凝聚許多技術同好,某個程度上也是諸如大家可能越來越熟悉的 g0v 等工程師社群的主要供給跟推手。

考慮到未來即將面對可能人人都會進入資訊世界,需要擁有資訊能力的考量。這些新世代意識組織的新未來社群,對於社會型態的轉換是很有幫助的。

很多人覺得 line 這種多人聊天模型是加速訊息傳遞。但這群人早就透過 irc 跟各種溝通工具再交流。很多人覺得任務還在透過 email 溝通跟電話訂單,這群人早就習慣 issue trakcer 為每件事情管理長達好一陣子。很多人還在思考大型系統如何分工跟授權後去中心化加速組織運作,這群人已經用 git 在讓大家能隨時看到每個人進度、分散協作而能有個簡易機制互相干擾跟協調。

這套工程思維對我跨領域參與各種類型事務時也起了許多效果。時至今日,當我們面對的更多是資訊跟決策問題,這群人其實將可能會是未來前面的領頭羊。當身邊的人下一代都在上一代眼中越來越 geek ,談論的越來越「專業」,我們還沒有清楚瞭解到哪些是未來的需要的話,我覺得這會讓人有點擔心。

真的有離那麼遠嗎?考慮到我過去一年把這些東西應用到最傳統的政治實務的感想,我覺得一點也不。是我們有沒有善用他的問題而已。現在的媒體一個足夠深入而且能夠對生活與資訊技術轉譯的視野。

不過沒問題的,如我這般的跨域社群資訊人,會努力的轉譯跟翻譯進一般人的生活,用一種讓一般人震攝的方式來進行。

關鍵字: #開發者
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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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