尋找中國的新女生
尋找中國的新女生
2005.09.15 |

我在台大念書的時候,曾經組織過一個女性主義學生團體,叫「台大女研社」。當時我們出版了一份校園刊物,取名為「新女聲」。這個名字,其實是五四時代一個女性刊物的名稱。 80年代後期的台灣社會,因為許多在政治、社會領域竄起的新女聲,戲劇性地改變了既有的性別關係。反觀中國,共產黨一向高舉「婦女能頂半邊天」,婦女幾乎是「自然而然」地全力全力投入在工作上頭,整個社會渾然不知「家庭主婦」為何物。在中國的雙薪家庭中,夫妻共同分擔家務,包括做飯和帶孩子,都是社會習慣。中國社會不需要為特別主婦伸張正義,也不需要「新好男人」運動。龍應台為文大肆稱讚「上海男人」,反而搞得他們不知所措,以為自己被罵了。
但是在大陸一切進步口號的背後,「不用爭取」、「不許爭取」也許正是問題所在。在一個缺少質疑的社會,社會不存在自我定義的空間。
然而人們總有些難以被滿足的慾望,總有想突破些什麼的衝動。90年代末以尹麗川為首出的「下半身寫作」浪潮,弄得文壇一片不自在。不過文學的閱讀人口不算多,絕大部分無以名之、沛然莫之能禦的能量,是泛濫在網路裡,從木子美到芙蓉姐姐。

那個跳樓自殺的北大女生

此外,也有苦悶的極致。2005年春天,一個北大中文系女生從教學樓的屋頂跳下,當場死亡。教室裡都是同學,但除了聽到一聲悶響外,天井裡的景象似乎平靜地不自然。女生沒有流太多的血,沒有想像中的恐怖場面。她就靜靜地死了。在她跳樓前,北大的BBS上流傳著一封遺書,引起廣泛的討論。出事後,相關文章都被刪被封了,無法斷定死者到底是不是作者。但這封遺書,讓所有看過的人無法忘記。
我列出一張單子,左邊寫著活下去的理由,右邊寫著離開世界的理由,我在右邊寫了很多很多,卻發現左邊基本上沒有什麼可以寫的……是的,二十年,但是卻無法忍受這種行屍走肉一般的生活,覺得生活如同死水泥潭一般,而我自己其中,猥瑣、渺小而悲哀,不可能再做出任何改變……人應該有選擇死亡的權利……
非關生活困苦,非關人權,甚至非關愛情傷痛。我把她的遺書存在電腦檔裡,看著就想哭,始終很難打開,真的寫些什麼。

有自己主張的新生代女生

這半年來,「超級女聲」風靡大陸。因為內容太像「American Idol」了,我始終覺得肉麻,完全沒看。但最近在新聞報導裡,我看到在決賽裡脫穎而出的李宇春,眼睛不由得一亮。怎麼也不會想到,冠軍是個男孩模樣的女生,唱歌的時候有王子般燦爛自信的笑容。她在決賽當日的手機短訊投票得到三百多萬票的支援,而且已經在全中國有上百萬自稱「玉米」的「宇迷」。全中國的大人,尤其男人,都不知道這些小孩在瘋什麼,隱隱覺得不對勁之際,也只能罵罵年輕一代淺薄。
完全的消費時代,庸俗的市場運作——但我忍不住要微笑。這場「民主造星」的大戲彙聚了少女們身體的慾望和反叛。大家借力使力,享受了一刻跳出死水泥潭的暢快。快樂一點,也許她們會在不知不覺之間,改變世界。

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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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