這幾年的石油危機讓世界各國卯足全勁開發各種替代能源,除了太陽能外,許多國家的能源計畫已逐漸把腦筋動到我們每天吃的糧食身上,亦即利用玉米、甘蔗、甚至廚餘,來生產能驅動汽車、發電的生物燃料。 南美洲的巴西是全世界最大的甘蔗生產國,年產量達一千萬噸以上,加上巴西的能源資產相當匱乏,有大半以上的石油必須仰賴進口。為了克服這項能源取得問題,很自然地促成了巴西政府致力於將甘蔗提煉成酒精的生質能源技術,目前已有三分之二的甘蔗用於提煉生質能源。 從甘蔗提煉出酒精 巴西政府早在一九三一年就頒布法令規定,全國各地銷售的汽油必須添加二%到五%的酒精,成為全世界第一個相關立法的國家。隨著七○年代的石油危機及工業化的持續演進,規定攙加酒精的比例增加到二五%,創下了世界各國汽油添加酒精比例的最高紀錄,聖保羅市也因此成為全世界空氣品質最好的城市之一。 這樣從農作物提煉成酒精,再推展至酒精汽油的模式,在國際間如同雨後春筍般拓展開來。從古巴、日本、南韓到中國大陸、美國、甚至台灣,農作物的種類也從一開始的甘蔗到玉米、高梁、大豆。 經濟持續火熱的中國,一方面為了緩解能源供需不平衡的狀態,同時也希望能因應「京都議定書」生效後,要求削減溫室氣體的排放量壓力,著手開始了從玉米、高梁提煉酒精燃料的開發,並進而透過這些燃料進行發電。 北京國能生物發電有限公司便在今年投資了五.三五億元人民幣興建生物燃料發電的相關設施,預計在二○○七年八月於玉米產區的黑龍江省開始營運,每年可發電二.七五億千瓦,並使當地六○%的剩餘玉米梗,從低經濟價值的施肥肥料轉為高經濟價值的能源,可謂將牛糞變成真的黃金一般。此外,帶給當地農村的效益,還包括每年提供一千多個就業機會,以及將剩餘玉米梗變現的收入增加,每年預計是四千多萬元人民幣。 看著世界各國紛紛跨足生質能源領域,台灣政府也積極規劃相關的計畫。農委會在去年於宜蘭縣、雲林縣等地各選定三十公頃的休耕農地,試種大豆及油菜等能源作物,並計畫在今年擴大至兩千公頃。 利用休耕農地種植高油份含量的作物,這樣的綠色油田一年最大可生產二十五萬公秉,占了全年柴油消耗量六百萬公秉的四%,同時還減少了每年九十萬公噸二氧化碳的排氣量,整個能源作物轉換的程式也比一般的石油更乾淨及更有效率。加以台灣的氣候環境,相比德國一年只能收成一次的油菜花,台灣能收成最多六次,更具有發展這樣生質能源的潛力。 汽車會與人類爭奪糧食? 但隨著各國在生質能源上的發展,開始有人擔心,會不會有一天糧食危機與石油危機變成不可分割的兩大問題。 「幾天前,我稍微算了一下,用酒精加滿一個多功能運動車二十五加侖油箱所需要的糧食足夠一個人吃一年;反過來說,假設這部車每兩個星期要加一次油,一年下來所耗費的糧食可以養活二十六個人。」這是今年七月,華盛頓的智庫機構球政策研究所所長萊斯特.布朗(Lester R. Brown)所發表的看法。 世界上愈來愈多的糧食被用來生產酒精,美國這五年來用來生產能源的糧食量,就從一千八百萬噸到五千五百萬噸,而在盛產玉米的愛奧華州,有五十五個提煉廠正在運轉及興建;跨個大西洋到歐盟國家,去年歐盟各國總共生產了十六億加侖的生物燃料,皆是由菜油及糧食所提煉的。 「亞洲生產生物燃料的趨勢也強勁成長,在印度有幾個甘蔗生產生物燃料的小型工廠正在運轉;在中國,去年把兩百萬噸的糧食轉化為酒精,今年可能更多;泰國用木薯來提煉乙醇;馬來西亞和印尼則利用當地最多的棕櫚油。」布朗憂心地表示,糧食儲備目前處於三十四年來最低的水準,而全世界每年要增加超過五千萬人。此外,現已有二十億的貧困人口拿著一半的收入購買食物。 利用生質能雖然可能造成糧食短缺問題,但仍然有些人持續往這樣的夢想前進。在日本,大阪產業大學、豐田汽車與燃料製造公司相關人員組成了一個研發團隊,並致力以透過炸天婦羅剩餘的廚餘廢油來提煉生物燃料。 該團隊請了日本前F1賽車手、現任大阪產業大學客座教授片山右京,駕著這樣的生物燃料賽車,參加明年一月舉行的達卡越野競賽,整個競賽從葡萄牙的里斯本出發,終點在塞內加爾首都達卡,全程一萬公里,途中甚至包括大片沙漠及不少險峻地形。 該團隊已在今年八月起向大阪產業大學的學生、學校餐廳及社區居民募集該生物燃料所需要的廚餘廢油,「我們希望達到全程不用一滴石油,也不用人類可食糧食的創舉,」片山右京表示。
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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