Google 全新升級 Firebase，App 開發者你心動了嗎？|數位時代 BusinessNext

今年的Google I/O大會上週落幕，其中一項值得被關注的是Google宣佈推出全新的Firebase——一個強大的app後端開發工具。

圖說明
圖片來源：Firebase

套一句在Google I/O上James Tamplin講的：「開發一個成功的app還是太難了！」身為一個app開發人員，尤其是小型的獨立工作室，時間，資源上都是有限的，app工程師應該把重心放在使用者和客戶的使用經驗和加強或更新產品本身的內容。然而，實作上發人員往往開要花無數個小時和時間在研究後端和基礎的架構或瞭解一堆工具的API怎麼使用，造成優化前端開發的時間大大被減少。而使用Firebase好處不勝枚舉，協助app後端開發，增加app的品質。幫助開發人員分析客戶的訊息進而讓app越來越強大和成長。且讓開發者更容易的在app裡提供廣告擴大收入來源。

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圖片來源：Firebase

Google也強調了Firebase增加新的功能的同時也保有了之前的三大原則：

開發者容易上手，資源豐富。
支援跨平台（Android/iOS/Web apps）。
Integrated tool集成開發工具（簡單來說就是集合所有工具）。

到底Firebase好在哪呢？Google I/O大會上展示最亮眼的就是Firebase Analytics功能，Firebase Analytics提供了許多且實用且分析好的客戶資料給app的開發或是管理人員，提供顯而易見的圖表，例如讓身為開發人員的你可以清楚的看到使用此app的客戶群是鎖定在哪個區域、使用者每天使用頻率、每次使用的長度。還能想要有這些功能嗎？實作上只要輸入兩行程式碼就能導入。

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圖片來源：Firebase

除了Firebase Analytics功能之外，其中許多受人關注的功能有Cloud Messaging讓身為開發者的你能夠輕鬆的跟客戶溝通，不論是傳送簡單的訊息，或是通知；Remote Config能讓你即時的做一些app上的修改；Crash Report工具讓工程師能夠更容易的找到app的錯誤或；想要做一些版本更新前的測試，你不會要工程師自己手動在每一個版本的iOS測試吧？還有Android系統等著你測試哩！Test Lab功能可以自動幫助你測試模擬新版本到底有沒有一些已知的bug；擔心自己是新創業又窮的工程師沒錢租伺服器來儲存客戶的照片或檔案，別忘了Firebase的老大是誰，Google通通幫你搞定啦，既省錢有安全的管理強度。

開發app就像開發鋼鐵人的盔甲一樣，天才主角史塔克雖然感覺才花幾天的時間就用破爛組合而成，不過背後是需要一堆強大物理化學工程和屬不完的知識結合，才能最後打造完美的鋼鐵盔甲。為什麼Firebase好用呢？？使用Firebase讓你不需要懂那些複雜的後端伺服器問題，你只要擔心你的客戶喜歡什麼顏色的盔甲就好。說起來好像簡單的太過分了。不過基本上Firebase就是提供了許多好用的開發工具，讓第一線的前端開發者這麼喜歡。

資料來源：Firebase、Firebase Overview - Google I/O 2016

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/