創業這件事,沒有所謂「準備好了再上」
創業這件事,沒有所謂「準備好了再上」
2015.12.25 | 創業

照片來源:Petr Dosek

作者馮彥永,Java 語言愛好者,Cubie Messenger、Zaoo 共同創辦人。原文刊載於馮彥永的 Facebook,《數位時代》獲授權轉載。

編按:本文是馮彥文針對《數位時代》本週三刊登的〈[創業一堂課] 台大財金系專家教授陳嫦芬:社會不該盲目鼓吹年輕人去創業!〉一文做出回應,建議各位讀者可以先閱讀後再回來看這篇文章。

同意不應該 “盲目的” 鼓勵年輕人創業,盲目地做任何事情都不對。但,我覺得這篇寫的理由完全不對,準備不足只是個偽命題,只是用來把想做事的人匡住讓他們不要輕舉妄動。我舉幾個反對的理由:1. 什麼叫做準備充足?我覺得這把創業比喻成聯考一...

Posted by Yenwen Feng on Thursday, December 24, 2015

以下是馮彥文的回應(文章形式經過編輯):

同意不應該「盲目的」鼓勵年輕人創業,盲目地做任何事情都不對。

但,我覺得這篇寫的理由完全不對,準備不足只是個偽命題,只是用來把想做事的人框住讓他們不要輕舉妄動。我舉幾個反對的理由:

1. 什麼叫做準備充足?

什麼叫做準備充足?我覺得這把創業比喻成聯考一樣,好像都要一口氣準備到最好再去應試。我以為這種看法出了社會就沒人當真了,人生中能準備好再去的大概只有考試而已,到了考試以外的人生規劃如家庭,職場,甚至健康都沒有所謂的最好時間點,我們就只能隨時備戰不是嗎?

如果要準備充足才行,那幾個反例如 Facebook,Apple,Google,Microsoft 的創辦人都是學生或是輟學創業。照陳老師的說法是,我們怎麼知道人家沒有準備?那我要反問一句,為什麼覺得台灣年輕人就沒準備?

其實我相信很多年輕人都沒準備只是有夢想,就像美國很多輟學生大部分也都不是創業成功一樣。問題不是大部分不是,而是如果他是的話呢?為什麼不能給這些人機會試試看?

另外一個看法是天才論,這些人是不同次元遙不可及的,那我就要舉我學弟大河馬為例子(編按:「大河馬」指的是cacaFly共同創辦人邱繼弘。),他就是從學生一路跌跌撞撞,但最後上手後一直到現在都做得很好。我可以舉出更多沒經驗成功或失敗的例子,但那個比例我想跟所謂有經驗成功或失敗的比例差不多(這裡的有經驗我其實不知道怎麼定義,就說比較老好了)。

因為沒有人可以確切定義那所謂需要的經驗是什麼,通常都只是且戰且走,而這也是 Paul Graham 提到創業到頭來看的是 Relentlessly Resourceful

2. 如果創業是「一群人想像不同的未來而實現它」

A startup is the largest group of people you can convince of a plan to build a different future.
––Peter Thiel

如果創業是「一群人想像不同的未來而實現它」,那照這個思路來看,本來就沒有準備不足的問題,因為沒有人試過的事情又有誰可以說是否準備地充分呢?

3. 大公司學到的,創業常常派不上用場

如果我們談的是預備知識如籌資,開發,行銷等,反而有了自己的產品才是你突飛猛進的機會,因為為了自己產品的上市,你才會竭盡所能地學習與用盡所有的方法。之前在大公司學到的事情常常會派不上用場,如你在一個成功的公司如 Google 做行銷,在大家的鎂光燈下做行銷與默默無名從頭來開始做行銷是完全不一樣的。

真正需要的預備知識我覺得看完 YC 的「How to Start a Startup」影片就夠了。

4. 不敢做別人沒做過的事情,只會離成功越來越遠

這是一個悖論,創業九個失敗一個成功,可是如果目標只是放在自己不要成為那九個之一而想要準備足再創業,那這樣只會讓你不願意冒險,一旦不願意冒險再回到第一點 Peter Thiel 說的,你不敢做別人沒做過的事情,那你只會離成功越來越遠。

5. 一事無成又怎樣?

創業到 35 歲一事無成又怎樣?(我四十歲了),我也看過很多人四十歲在大公司工作,又有什麼可以說嘴的事蹟呢?什麼叫做回頭路?回去哪裡呢?大公司才是安穩的地方?(我想這時代已經不是這樣了吧。)

最後想摘錄一段 Peter Thiel 的話給有興趣做創業指導的人:

The paradox of teaching entrepreneurship is that such a formula necessarily cannot exist; because every innovation is new and unique, no authority can prescribe in concrete terms how to be innovative. Indeed, the single most powerful pattern I have noticed is that successful people find value in unexpected places, and they do this by thinking about business from first principles instead of formulas.

(另外我覺得很奇怪公司賣外國人不是就不管員工死活或是沒創造價值,這是兩回事吧,不知道他為什麼要做這樣的連結,不過這是另外一個議題。)

關鍵字: #創新創業
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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。

勤英科技_內文2.JPG
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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