[Mr. Friday]想要待在矽谷,你「只」需要這一招
[Mr. Friday]想要待在矽谷,你「只」需要這一招
2015.12.18 | 技能

圖說明

好久沒寫 MMDays 了,一轉眼,來矽谷工作已經四年,說起來還得拜這個部落格所賜,助我當年順利轉換跑道,真不得不說寫部落格真是惠我良多啊。

言歸正傳,四年過了,我覺得矽谷這裡對我最大的改變是,這裡永遠有學不完的東西。每天遇到的每個人都有不同的專長,不同領域的工作經驗,用過各種大不同的語言、framework、api、library,開發工具等不一而足。每天都有新東西,要能夠跟上大家,就必須要不斷提醒自己學習新的東西。

再加上,如果英文不是母語,就要付出加倍的努力,因為你身旁的同事吸收消化資訊比你快。

我在台灣的時候,常會聽到有人問說「請問要找工作,學某某語言會比較好找嗎?」 聽起來似乎期望只要學會了某一項技能,就能夠混飯吃。

在台灣也許可以,但矽谷……這裡絕對不是能夠靠一招半式走天下的地方。如果你只會一招半式而且也只把自己侷限在這理,運氣好的也許還能混個三四年。但當舊技術逐漸被取代的時候,大概也就是你被淘汰要再找新工作的時候。

講到淘汰,這裡的頂尖公司,可真是會淘汰人的。如何判斷一個人快要被這公司淘汰了?首先是重要的新案子參與不到,再來上司逐漸把責任也交給另外幾個同仁分擔,每季的考績就是拿不到優等升不上去。

聰明的人這時候就知道自己該走了。如果還有人不走,再來一招把你送去為期數週的「生產力集中營」(我沒體驗過,但聽說G社有,盼大神解惑),或是如我在Yhoo時前主管所描述的,「薪水我多給你幾個月,你明天不用來了」。

前有胡蘿蔔(極優渥的工作環境與薪資),後有大棒,恐怕這才是矽谷的真實樣貌。

回過頭來再講關於學習。在台灣的時候,工作的哲學往往是時程優先,程式碼品質排後。在我的經驗裡,一個新專案下來,一些亞洲工程師(請注意,我說的只是我的感覺,而不是全部人)會先用自己會的東西下去套,如果能夠套出來就交差了。

但矽谷這邊的工程師(再次重申,我說的只是我的經驗,而不是全部人)會預先準備一週左右的時間,了解這個專案的要求和開發環境,是否可以導入一些大家素有耳聞、早就想用看看的的新技術。提這些新技術不是炫耀而已,它們往往都是已經證明可以有效提昇工作效率的東西。

結果呢,就是美國工程師在一個專案開始前,通常會有較長的前置時間研究系統(雖說我覺得也不長,大概一兩個禮拜左右吧),但開始上路後就會順暢很多,而且常常可因為引入新東西而更有效率。

所以,如果在這裡專案做一段時間,再回頭看一些台灣同業在用的東西,就會覺得:媽呀……這個級別也實在差太多了……。

最後的最後,補一個我在現在公司面試時,跟一個主管的對話。這個主管在談天的時候說,前端難找:

「前端難找,是因為這些人ㄧ定是透過自習而來的。學校不會教你前端,教的都是基礎,或是data mining這種看起來好像很難懂的技術,殊不知好的前端設計,其複雜度絕不下後端。

好的前端必須要經過多年的經驗累積,有足夠的跨瀏覽器除蟲經驗,更兼之對設計、效能、accessibility多重層面的兼顧。學校哪裡會教授這些,必須仰賴自主學習,所以前端難找。」

說穿了,哪裡是前端難找,而是有自主學習能力的人才難找。而反過來看,有自主學習能力的人,到哪裡都是熱門搶手呢!

文章經 MMDays 授權刊載

關鍵字: #矽谷
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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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