我們的能源生活體驗
我們的能源生活體驗

周六拜訪上海閔行區一個熱門景點:「體驗式」生態與能源教育「環保達人」倪歡老師的家。跨出計程車門時,上海的雨勢突然大了起來。等待的當下我心中有個疑問:在下雨天,太陽能板仍然可以發電嗎?

圖說明

答案是可以的。她帶我看了家裡的太陽能發電系統,即便在陰雨天,仍然有42瓦的發電功率;足夠支撐魚菜共生系統虹吸過濾裝置所需的電量。更重要的是在這些實驗背後,還有一套政府的補貼作為:她每發1度電,就算當場用掉它,還會額外獲得中央財政支付的0.42元補貼;如果白天沒有用電,或者發的電比白天用的電還多,餘電將自動上網賣給國家電網,政府根據浮動的收購價格來買回。

倪歡老師曾經在中國的WWF擔任過許多職務;推動這些個人計畫的同時,也動員社區婦女參與並訓練他們的孩子擔任解說工作。

她的家裡面有著兩種不同的PM2.5監測器,顯示著室內空氣品質狀況。「我們大部分的生活空間其實是室內。然而室內的PM 2.5問題卻往往被大家所忽略。」對治這種困境的,是循環扇加上不同構造的濾網:自製的空氣過濾系統。家長們大多願意自費添購昂貴的室內PM2.5監測器:他們想知道孩子一整天所待的生活空間,到底是否會對他們的孩子有潛在危害?倘若有嚴格的數據證據,他們也可以運用這些數據資料來跟校方交涉,請他們編列預算採購空氣過濾的裝置。

圖說明
打開玻璃門走到室外,我們看到柱子上掛著的,是一個專屬的鐵盒子,裡面鎖著電力系統公司提供特定帳戶的充電座。倪老師用這個充電座在替自己的電動車充電。

戶外的物業公司在他們的社區外,建置了一排電動車的停車位。租下這些停車位的居民,需要一次付清所有的費用,停車位加上充電系統。這裡面涉及到白天與晚上不同時段,工業用電與民生用電的區隔。

看著這些電費的Excel表格,倪歡解說著發生在家裡的改變。原本她都是晚上洗衣服,白天起來曬;當有自有發電的補助之後,她決定白天洗衣服,因為與其把電減價賣回給電力公司,不如自己用完;在白天洗衣機可以用自己所發的電來運轉,帶來更多的效益。她還打算採購遠距可以關閉與啟動的電源插座,這樣可以找到方法更加順利地調配家中電氣設備,在對的時間來用電。

在這個瞬間,我突然想起了Google Nest。這個知名的公司遭逢無法順利推出第二個產品的窘境。倘若沒有這些由下而上、「後現代」主婦們的計算意識,他所面對的就是一個巨大的困境:沒有人願意購買高貴的物聯網產品,用新的角度來面對最基本的、最容易「視而不見」的家戶空間。真正讓人們計算本能甦醒的,不是買另外一個產品與服務,而是政府的補貼。一旦你開始計算,你才會需要幫手來幫你算得更精、算得更好。

台灣有各式各樣的生態與環保先驅與達人們,散布在各個角落。舉例來說,大地旅人的江慧儀和孟磊,既是樸門永續設計的引領者,自己也同樣身體力行導入了太陽能板與各種永續生活技術。與台灣的這些先行實踐者相比,倪歡的經驗更像是直接對應到政府補貼政策的聰明消費者。

如何去克服種種阻攔、說服電力公司、物業管理、社區、鄰居的舉報、修改遊戲規則與建立組織,來串接改變未來的新生活?這種制定政策的藝術,就像武俠一代宗師出手的風格一樣,將考驗眾人的智慧,把達人轉變成聰明消費者。而中國的消費者經驗、Nest新創公司的挑戰與其他更多的能源與環境故事,例如英國藝術家與污染對話、韓國首爾省下一座核電廠電量的經驗,都該成為我們思考未來時思想的連結資源,在極端氣候的時代重新定義我們的能源生活。

圖片提供/Flickr-Centre for Alternative Technology

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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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