相信有不少男人和我一樣,當兵退伍後那十年,最常做的事,就是把過去在小學、中學、高中、大學的所學,逐一掏出來檢視,然後把三分之二的記憶扔掉。因為不這樣,簡直無法料理眼前的生活。
舉例而言,當時的我事隔十多年居然還背得出「翳惟總統,武嶺蔣公,巍巍蕩蕩,民無能名」起首的〈總統蔣公紀念歌〉全文,因為這是我國中考高中的模擬考題;但你如到了80年代末期還真相信有任何政治人物能「民無能名」,你肯定只能到今天已解散的警備總部上班。 政治知識的自我成長,和生活大環境相關,相對容易;但背來的歷史、地理、三民主義、物理、化學、數學公式,卻根深蒂固地黏在腦海裡,仍主宰著思維。更糟糕的是:「背」這個思想習慣要改掉,看起來容易,實質上則是無比艱難;相對而言,我有很長一段時間,不曉得如何讓自己有「創意」,因為「背」過的東西和「背」本身,絲毫沒有給你任何索引。
這就是台灣教育的本質──你所有「權威們」認為你應該要學的(所以一旦權威不權威了,你就慘了!),卻從不啟蒙你「如何自我發現」,進而「自我學習」,直到進入社會,企業要你掏心挖肺地貢獻出你的創意,這才發覺:我是誰、是哪樣的人(或虛榮點說:「人才」)連自己都不太清楚;眼前一片冷感的事物,我如何對它有創意?
所以,當你痛苦地開始知道「揚棄」,上帝就會給你些回報──慢慢地,你開始體會到如何吸收、裝填、潤發。有一天,從睡夢中驚醒:我終於會「學習」了,因為在這樣或那樣的學習裡、在廢寢忘食的投入中,你感到眼前知識與自己互動的私密愉悅,而這一年,我三十二歲。 即使時到今日,政治解嚴、知識開放、教改啟動,但類似我這種「發現的焦慮」,仍常存在我的朋友、同學、同事,甚至採訪對象的心裡。「我是誰?我從哪兒來?我將往何處去?」這著名的畫家高更提問,仍深深糾結在現代工作者心中,因為不管經濟如何富裕、政治怎麼民主,台灣教育仍是各種脫胎換骨版的「文憑主義」,仍然只問:「你該學什麼!」,而不問:「你想學什麼?」
對於已就業多年的工作者,該如何解消這不易啟齒的焦慮?最好的方法,就是「進修」,而且是離開生活軌道、拋鄉別子的「異地進修」,這是一種半強迫自己的「揚棄」,自己創造出一種新的生命情境,強要求自己由「非台灣人的眼光」看世界,然後由世界的角度,回頭探尋自己的渴望,進而瞭解自己。
對邁向創意經濟的台灣來說,已經很多人感受到「沒創意」的真實苦澀,該怎麼辦,我的建議是:找個國外學校的課程,出國去吧──進修,是蛻變的開始;發現,是成長的發端!
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。
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