進修,是蛻變的開始!
進修,是蛻變的開始!
2005.09.15 | 人物

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!

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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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