數位科技時代的鄉愁:溫度與手感
數位科技時代的鄉愁:溫度與手感
2016.12.02 |

科技越來越進步,訊息傳遞的速度也越來越快,有時候幾乎快要被訊息淹沒的那一刻,是否曾經不自覺地開始回味Nokia3310──那個單純、舒緩的年代呢?

盛夏的風扇在頭頂繞轉著。暑期輔導結束前,阿俊正用著一台Walkman,和心儀的女子分享耳機裡的五月天,一邊拿出B.B.Call和朋友晚上約在撞球場。回到家裡,放下書包,小寧拿出百視達出租的日劇錄影帶,然後餵飽掛在鑰匙圈上的電子雞,這才算真正結束九零年代高中生的一日。

像這樣已逝的科技場景,可說是30到40歲世代的共同體驗,然而不只是如此,更早的科技物──如Nokia3310上的貪食蛇、B.B.Call密語的「04592」(你是我最愛)等建構起來的時光,同樣形成了、並隔開了一代人與另一代重要的集體記憶。

而這些逝去的科技,也成了科技史探討上歷久不衰的主題。

或多或少,我們都懷藏著一些像這樣子的科技鄉愁(Technostalgia)。這是社會學家崔佛.平區(Trevor Pinch)在2006年著作《那些類比的日子》(Analog Days)所描述,隨即在歐陸次文化圈流行起來的名詞,指的是一群被新興數位科技更快速的訊息,更高密度的超飽和(Hypersaturation)狀態掩沒,而回過頭來尋求更簡單的昨日科技情感。

然而,是什麼定義了「今日」或「昨日」的世界?

從實際的科技發展軌跡來說,九零年代是一個重要的分水嶺,這是一個類比與數位世界的出海口:照相機、收音機、電話等不同類比產品從各自的譜系,導向一片無差別的數位之海──數位相機、MD隨身聽、行動電話等,當然,那時候我們還不知道,這些事物將進一步被整合到所謂的智慧型手機裡,成為一項一項的「功能」而不再是單獨存在的「產品」。

那麼,人們對舊科技物的喜愛與眷戀從何而來?除了對使用科技物當下,這些逝去美好生活的追憶外,某種程度上,他們是想奪回這個「漸趨自動化、複雜化的世界」對其主控權的掌控。

舉例來說,即使如今電腦上已有高效能、自動化的數位合成器(Synthesizer)軟體,許多老音樂人、資深DJ覺得經典、順手的合成器總是Roland303或Mogg那幾台。儀表板上那些老式的旋扭、開關、操縱時的機械感,雖然沒那麼方便,卻讓他們覺得這樣確實是在「掌握音樂的本身」,而非只是在電腦前輸入數據的操作員而已。

對他們來說,機械式的、類比的設備,比起數位產品的方便,似乎更有溫度與手感。

攝影界也存在類似的例子。德國徠卡相機曾於2016年初推出一款無螢幕的數位相機Leica M-D。這是一種對於習慣用數位相機「拍完照就急著看成果」者的挑戰與反動。「攝影需要控制的,只有光圈、快門跟對焦。」攝影師Cedric Chen曾如此對螢幕的非必要性提出其主張,而徠卡「向底片時代致敬」的作法,也在國內大型網站Mobile01掀起一場創新與復古的論戰。

在遊戲圈裡,除了日前造成熱賣的相容各式舊式主機卡帶的RetroFreak,近日更有遊戲業者預計在已上市33年的任天堂(台灣俗稱紅白機)上,推出遊戲卡帶,希望以8位元的硬體技術與限制,來製作一款「即使是PS4玩家也會感動的遊戲」。

對這些懷舊玩家、攝影師來說,在資源(記憶體、運算能力)的高度限制下,工程師的努力與和作品的對話,突然有了工匠般感動人心的要素,而使用者也能在那限制下感受這些工藝品的全部靈魂。那種和物的互動關係是親暱的,而非單純的產品消費行為。

而這些工程師,就像「戴著腳鐐跳舞」的藝術家,能夠在有限的資源下把發揮到極致,這和動輒擁有數GB記憶體可揮霍的PC截然不同。現代科技取消了限制,但也削減了限制條件下設計者的潛力。在此意義下,或許我們重新思考何謂「新科技」的時刻已經到臨。

穿梭在技術與品質之間的思考

易攜的MP3是CD音質的壓縮,方便的YouTube是對傳統影片畫質的妥協,就連曾宣稱「唯在遊戲機上,才能傳達出最純粹遊戲體驗」的任天堂,都不得不擁抱便利的手機載具,這樣的情形在近未來內沒有停止的跡象。

自動化技術下的慣性與失去

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圖/ Shutterstock

數位相機近乎無限的記憶卡,全自動的對焦與曝光等,使攝影者失去對畫面構圖斟酌再三的耐心。此種情況,有可能讓人有更多時間投注在更富創造力的工作,卻有可能使人類在有限技術限制下所展現的潛力不復可見。

手機、電腦、App的生活與適應

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圖/ Shutterstock

新產品的生命周期決定了消費周期,也決定了人們對這個循環的適應程度。例如LINE的即時性,改變了傳統電話、手機的溝通模式。科技物決定人們生活的樣式,而當新的科技物生產與報廢的循環不斷加快,我們必須以更多心力去適應它所帶來流變的生活。

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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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