創業路上遇到大鯊魚，你可以不用急著當烈士|數位時代 BusinessNext

兩年多前，「直播」的Google關鍵字價格趨近於零、一場累積觀看人次達168萬人的「楚門秀」直播，只能找到幾家飲料商和旅館業者的微薄贊助。Livehouse.in是從這樣一個冷淡的市場，一步一步往前走，好不容易等到今日的直播盛況。只是，他們努力了兩年多才達到的用戶數與流量，卻在Facebook宣布開放全民直播後，被一夕超車。

大鯊魚攔路殺出，你會怎麼做？

表面上來看，跟Facebook在台灣1800萬的月活躍用戶數相比，只有200萬月活躍用戶數的Livehouse.in在這場平台之爭中，幾無勝算。然而，面對Facebook這條超級大鯊魚，Livehouse.in要上演小蝦米對抗大鯊魚的正面對決戲碼？還是期待被大鯊魚納入麾下？或是就此認輸？

圖說明
（圖說：創業路上遇到大鯊魚，你會怎麼做？／圖片來源：Shutterstock）

他們選擇了第四條路。

「我們現在覺得直播是一個功能了，不是一個平台。」Livehouse.in執行長程世嘉親口推翻自己在三年前開展直播業務時的想法，甚至直言，「任何新創業者說要做直播平台，方向是錯誤的。」他強調「我們比較像在做內容。」而Livehouse.in 共同創辦人鄭鎧尹則是給自家平台一個更明確的新定位，「我們是直播整合行銷。」

創業大轉彎，從直播平台到整合行銷

你可能不禁要懷疑自己是不是看錯了？一家技術導向的直播平台，怎麼到頭來成了一家整合行銷公司？但對Livehouse.in來說，這可能是自公司成立以來，他們第一次把未來看得那麼清楚。

過去兩年，直播市場持續加溫，Livehouse.in的使用人數也不斷創新高，網路流量甚至大到他們足以成為Google GCP 雲端服務頂級合作夥伴。但，商業模式始終是一個問號。

（圖說：程世嘉認為，直播是一個功能，不是一個平台／圖片來源：數位時代）

實際上，遇到相同問題的不只有Livehouse.in，放眼中國市場，直播平台超過200家。而程世嘉指出，就日前以「洪荒之力」走紅的中國游泳女將傅園慧在映克直播，創造超過一千萬人同時在線的驚人數字，最終卻只有約10萬人民幣的進帳來看，「9成(直播平台)在一年內會GG(指結束)，因為沒有商業模式。」

但活下去的答案，Livehouse.in找到了。

與其硬碰硬做平台，不如改當軍火商

「你不可能去跟Facebook做直接競爭，但你可以把know how帶給大家。」過去三年來，不論是阿邦師的直播拍賣、柯p騎車環島，還是微積分大賽...就像鄭鎧尹說的，「天上飛的、地上爬的、海邊的都做過了，甚至環島也有。」他們已經累積了太多的直播案例和專業知識，甚至可以SOP化。

相對之下，每個人、每個企業、品牌雖然在一夕之間被賦予直播能力，可以做到以前只有電視台才能做的事，但多數人卻也不知道應該做什麼節目？要怎麼做出好的內容，更不知道為什麼直播線上人數不多、互動不好、收音有問題、畫面不清楚，還有最重要的，效益該怎麼評估？

鄭鎧尹
（圖說：你不可能去跟Facebook做直接競爭，但你可以把know how帶給大家／圖片來源：賀大新）

「一直播就發現．Facebook雖然讓你可以方便做，但要做好卻不是容易的事。」而這正是Livehouse.in在Facebook掀起的巨浪中，看到的機會。

因為有過去三年累積下來的經驗，鄭鎧尹強調，他們能做的不只是直播，而是可以從前製的節目企劃、宣傳，一路做到最後的效益評估。「我們甚至接過很多case，客戶就說他有預算要做直播，然後他不知道該怎麼辦，將全部計畫、現場執行、宣傳都交給我們做。」

循Netflix模式，從科技公司變成內容供應商

甚至，他們也不強求廠商必須使用Livehouse.in的平台，而是願意在效益最大化的考量下，主動建議客戶使用Facebook直播。程世嘉認為，「長遠來說，Facebook已經這麼大，他一定會在這邊推得更用力，與其把他當敵人不如當朋友。」所以他們要做的不是去跟Facebook搶用戶，而是建立聯播網、建立多平台開播技術，「把數據收回來，把訊號打過去。」他說。

不同於三年前得用熱臉去貼人家的冷屁股，程世嘉表示，「現在這些大廠會開始投資我們做的內容。」他也相信，當平台這麼多的時候，內容為王這件事就會成立。在他看來，Livehouse.in其實正走在一條Netflix曾走過的路，從一家科技公司，變成內容公司，「我們的通路、平台已經很完整，接下來把重心放在內容。」

而隨著直播成為一種選項，甚至是電商、電競市場經營的標準配備，Livehouse.in的營收也將跟著一路向上。程世嘉看好，接下來一年營收至少可以成長一倍，到了明年，獲利的日子應該就不遠了。

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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