張明正看AlphaGo：台灣得趕上人工智慧潮流，這比鴻海買夏普還重要100倍！|數位時代 BusinessNext

Google將是人工智慧的盟主

這50年來，大家想的都是電腦如何取代人腦？但一直遲遲未發生。在1997年IBM的深藍電腦下贏西洋棋之後，世界開始變得不一樣了，事隔近20年，AlphaGo戰勝歐洲棋王和世界棋王，更引領人工智慧到達一個嶄新的里程碑。

「這代表人工智慧要變成真的嗎？為什麼FB、Google、微軟、IBM都要做人工智慧？引爆點在什麼地方？到底誰是人工智慧的盟主？台灣又做了哪些事？」張明正的語氣有點急切，接連拋出了一連串問題。

台灣這幾年瘋雲端和大數據，當資料蒐集起來變成資訊，要如何做到智慧？大數據真的有用嗎？張明正指出，「資料永遠不可能完整解完，現在的關鍵是當資料不完全確定時，人類如何做決策？」於是，近幾年Google、微軟、IBM、Facebook認真結合心理學開始做人工智慧，機器人、個人化助理都是兵家必爭之地。

若從歷史脈絡看科技的轉變，蘋果在7、8年前推出智慧型手機，手機改變人類的生活，從鍵盤、滑鼠到手機，科技的典範正在轉移，下一個平台是什麼？「就是人工智慧！」張明正說得確定。

這場仗讓大家知道人工智慧的重要性，而對軟體來說，最重要的是人工智慧裡的深度學習，張明正解讀Google宣傳Deepmind此戰的用意，Google是偉大的公司，他們用4億美元買下DeepMind，它必須在搜尋和人工智慧辨識能力一直保持領先。他說，「AlphaGo對戰世界棋王，重點不在圍棋輸贏而已，而是宣示意味濃厚，宣告Google在接下來30年將成為人工智慧真正的盟主，蘋果整個輸掉了！」

AlphaGo展現了人工智慧的能力

張明正點出人工智慧的戰力所在，科技巨頭們拚的是結合模式辨識和認知的人工智慧演算法，以及大量的運算分析能力，王銘琬說，「要把圍棋下好需要多方面的能力，不是死背棋譜或是邏輯思考而已，必須透過視覺對棋盤有直覺判斷！」圍棋軟體若能達到人類的感覺，幾乎達到人類最高水準，可說是軟體的最高境界。

人在判斷一件事情時，通常需要情緒、直覺和分析，AlphaGo沒有情緒，而圍棋職業棋士所需要的直覺，AlphaGo先用三千萬個過去人類比賽的棋譜訓練深度學習的模式辨識，再用蒙地卡羅樹搜尋（MCTS）技術達到下圍棋時類似人的「感覺」。Google DeepMind為了訓練深度學習的模式，用幾千個伺服器跑了三個星期，要讓人工智慧對未知進行判斷，就需要這麼龐大的軟體和硬體資源。

　　
（圖說：張明正認為人工智慧是未來軟體最重要的趨勢，台灣產業一定要往這個方向走。圖片來源：郭芝榕攝影。）

台灣的角色到底在哪裡？

很久沒談論產業動態的張明正，語氣透露對台灣產業的擔心：「我們已經失去了雲端和大數據的主導地位，接下來軟體要往人工智慧靠攏，人工智慧、軟體，就是這樣了！這比鴻海買夏普還重要100倍！」他認為，這件事不只是人工智慧戰勝世界棋王而已，產業必須看到AlphaGo這場戰背後的意義及所帶來的顛覆性，這對台灣產業很重要。

張明正認為，「有平台，台灣就有機會，但至少要知道未來的趨勢在哪裡！」台灣不可能去拚人工智慧平台的角色，但是產業必須往人工智慧的趨勢走，有了科技巨頭當火車頭，去年還陸續開放人工智慧技術的API，例如Google就開源機器學習系統TensorFlow，結合台灣有的物聯網、智慧城市和智慧家庭，就能創造更多好的、不一樣的就業能力。

「當資料變平台，變人工智慧，會影響未來經濟30年！」張明正斬釘截鐵說。

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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