[Meet創業之星] 輿情分析系統LargitData，幫企業贏得先機|數位時代 BusinessNext

知己知彼，百戰百勝，這個道理容易，但如何做才是關鍵，而大數據應用，正是其中重要的手段，也因此催生了不新創公司，LargitData大數軟體有限公司就是其中之一。

由丘祐瑋(David Chiu)於2014年7月創立的LargitData，公司第一項產品為資料蒐集工具InfoLite，InfoLite最初的形式是瀏覽器Chrome的延伸套件工具，使用者可以透過InfoLite工具抓取網頁資料，自主編輯分類、建立資料庫。

圖說明
（圖說：左起為大數據工程師何振豪、創辦人丘祐瑋、技術長欒百祥，攝影：賀大新。）

「InfoMiner每5分鐘會擷取最新相關資訊給使用者，讓使用者在競爭的市場中能快速洞悉網路巨量訊息中的價值，提早對手發現關鍵訊息、掌握競爭優勢。」曾經在趨勢科技擔任工程師，對於股票投資也頗有心讀的的丘祐瑋舉例，財經新聞版面上充斥者許多看似可以賺錢的訊息，但看著新聞做股票，就像用了會誤導人的GPS，不但沒有找到交易的聖杯，反而落入大戶養、套、殺的圈套中。所以如何在雜薍訊息中，找出有價值的資訊，正是LargitData想做的事。

輿情監控系統InfoMiner為使用者提供智慧化的資料分析加值服務，主動為使用者提供每天摘要、濃縮後的重點資訊；LargitData的使用者除了企業用戶，也有許多來自公部門的使用者，由於公部門對即時資料的需求相當高，因此針對使用者設定的關鍵字詞與平台。

2014年的九合一選舉結束後，從政治人物、政黨組織到政府機關對網路輿情分析的需求日益增長，因此LargitData將原本定位為資料蒐集工具的InfoLite，進階轉換為輿情監控系統InfoMiner。

當時正逢2014年的九合一選舉期間，David經朋友介紹認識時任柯文哲競選總部網路部主任的戴季全，受託將InfoLite應用在蒐集網路上討論台北市長選情的輿論，成功在選舉期間探勘出選民對於候選人的喜好。

除了輿情監控系統InfoMiner，多年擔任資料分析業界講師的David於2015年在LargitData底下設立大數學堂，將教材整理後上傳，免費提供大眾學習資訊分析的資源。同時David亦提供企業教育訓練服務，長期與資策會、工研院、台灣大哥大等公司合作，並從教育訓練中接觸大量潛在企業客戶。

InfoMiner目前的主要客戶為政府單位與企業客戶如中華電信、台灣大哥大、Yahoo台灣等，以月費制作為主要獲利模式，針對特殊需求則以專案形式處理，預計將在今年第三季開拓中國或美國作為海外市場第一站。

【創業快問快答】
Q1. 長遠來看，公司想成為一家何種類型的公司？
長遠來看，希望大數軟體有限公司能成為一家以智慧資料為服務(Data As A Service)的公司，如同Bloomberg 一樣，能夠有效的將巨量資料分析後的結果，變成每家公司踏入商場前所不可或缺的強力夥伴．

Q2. 創業，教會了你哪些事？
1. 現金流的重要性：台灣並非矽谷，光靠募資成就夢想的機會相當渺茫。因此在建立自己的事業體時，如何能讓公司健康的成長，活到下一個階段相當重要。
2. 弱連結的重要性：創業跟做教育訓練時，認識了很多人。隨然多數人只有幾面之緣，但經由口耳相傳或互相引薦，協助我快速壯大自己的人脈網路。以致自己雖然沒有積極勤跑業務，但卻也能順利得到許多案子。

【團隊資訊】
公司名稱：LargitData大數軟體有限公司
產品名稱：InfoMiner 輿情監控系統
公司成立時間：2014年7月
產品上線時間：2014年9月
團隊人數：4人
官方網站：http://largitdata.com/
Facebook：https://www.facebook.com/largitdata/

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。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/