「剝除了成績和學歷,台灣學生還剩下甚麼?」15歲周奕勳用程式語言找回學習的意義
「剝除了成績和學歷,台灣學生還剩下甚麼?」15歲周奕勳用程式語言找回學習的意義

「一開始只是想為妹妹寫個網頁。」周奕勳回想 6 年前妹妹剛出生,9 歲的他開始自學程式語言,就此意外地走出人生的另一條路。

周奕勳(Max)是誰?他曾因為找不到教育的意義,在學校和家中都被視為「就是不讀書的壞小孩」。但現年 15 歲的他,自行組隊到北京參加 AWS 技術峰會比賽、曾經在美國和中國拿到 3 個工程師的工作機會、還破格申請上位於矽谷的 Foothill 學院的獨特入學名額。

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周奕勳受訪時,一件灰色的素色襯衫加上簡單的運動褲,配上稚氣未脫的笑容和削瘦的身材,很難把他跟那位去美國矽谷跟Google工程師暢聊程式語言的人物連結成同一個人。
圖/ 吳秉諭/拍攝

不適應傳統教育

「國一我是在一間升學率比較高的學校,父母希望我讀雄中(高雄中學)和台大。」周奕勳回想那段備受學校和父母期望壓力的日子,「老師有『不讀書就是廢物』的觀念,雖然我段考念到校排前 50,但段考完我就不知道自己幹嘛讀書。」老師和父母重視的「前 50 名」對他來說卻不具意義,漸漸地,他開始把時間從「為了考試而讀書」挪到自己想學的項目上頭,成績也因此下滑。

「台灣很多學生都會按照著父母的期望;被期待進入好高中、進去高中之後,又按照著父母的期望考上好大學,接著是好的研究所或好工作。」
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圖/ 吳秉諭/拍攝

雖然感受到來自家庭和學校的壓力,但他還是堅持要把時間花在更感興趣的程式語言和寫網頁上。在一次的機緣,他得到前往台大教授葉丙成工作坊實習的機會。在那裡沒有看不起他的人,而是讓他對自己的能力有更高的自信,甚至在存下一些錢之後,他毅然買了機票,飛往耳聞已久的矽谷。

追求創新與相信人才的矽谷文化

今年 4 月第一次前往矽谷的周奕勳,被矽谷的生命力狠狠的震懾了一頓,雖然只是短短的兩個禮拜,他卻覺得在矽谷看見了真正的自己。在這兩周,他去了 Google 和 Facebook 總部參訪,英文只有基本程度的他,進步到能跟美國人對談閒聊。更重要的是他發現,「在美國,放眼望去都是各種名校畢業生,但他們不會因為自己的學歷而自豪。」脫下了學歷的壓力,周奕勳彷彿可以重新呼吸。「在矽谷,不管你現在有沒有成就,你以後都有可能創業成功,矽谷人都會勸你放手一搏。」他說。

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圖/ 吳秉諭/拍攝

在第二次矽谷行中,和周奕勳巧遇的簡有成,是一位隻身前往矽谷的台灣人,看到周奕勳積極地用不怎麼流利的英文四處找人攀談,深受感動。「有一次他從舊金山打給我,說他一個人在那裡跑了十幾家銀行,終於有銀行肯讓他辦金融卡。」簡有成覺得非常神奇,明明才 15 歲的年紀,又是短期居留,竟然申請得到卡?「但他就是做到了。」

回台之後,周奕勳想將矽谷所學所聞分享給家鄉,就這麼跟幾位有志一同的國高中生聯合成立了 Silicon Trip 團隊,招募對寫程式和矽谷文化有興趣的台灣學生,與他們分享矽谷的點點滴滴。周奕勳說:「比起分享專業,我更希望他們有獨立思考的能力。」

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圖/ 吳秉諭/拍攝

勇於犯錯並處理錯誤

兩次與周奕勳一同前往矽谷,既是朋友又是帶領者角色的薛仲翔, 2015 年在高雄行動科技應用開發者年會中認識周奕勳,也看出了周奕勳的潛力:「比起能力,我更看重他的態度。」薛仲翔說:「第一次去矽谷時,SIM 卡我早就辦好了。」本來也想幫周奕勳辦 SIM 卡,但當時英文還相當生疏的周奕勳卻毫不猶豫自己去線上蒐集資料,最後甚至找到比薛仲翔還便宜 5 美元的 SIM 卡。

「雖然他花了太多時間,但這種大量蒐集並消化英文資訊的能力是非常難得的,我到了研究所才真正學會,15 歲的他竟然就已經練就這種能力。」薛仲翔感到非常驚訝。

此外,他對於周奕勳勇於犯錯,對創業、程式語言的熱誠也印象深刻。薛仲翔笑道:「所以我也會毫不猶豫的鞭策他。」例如 Silicon Trip 籌辦時,出現成本過度理想化、籌備過程宣傳太晚導致報名人數太少等問題,薛仲翔說:「不過這也是因為他還年輕,經驗不多,這樣的錯誤也在期待之中,我也不會全部提醒他,有些跤要讓他自己跌。」

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圖/ 吳秉諭/拍攝

「走出自己的路」

後來,周奕勳參加北京 AWS 技術峰會比賽,又在台灣申請上美國 Y Combinator 新創學校(Startup School)課程,於 2016 年 9 月二度前往矽谷。

已經從高中休學的周奕勳,目前擔任台灣一間 App 開發公司的實習全端工程師。「請不要把我寫成自學程式語言的人。」在訪問的尾聲,他忽然提出了這樣的要求。原本以為是謙虛,但他卻語重心長的表示,不想再把自己自學的這條路打造成另一條「循規蹈矩」的路。「很多人都會問我,去美國或去哪裡實習的秘訣。」他其實很反對這類問題,因為就如同按照傳統教育不一定會成功一樣,他認為依循他的路去走,結果也未必相同。

「方法正確與否只看方向對不對,不是別人有沒有做過。」

「剝除了成績和學歷之後,我們學生還剩下甚麼?」這是周奕勳不斷追求的解答,也是他認為每一個人都該問自己的問題。

Max歷史圖
圖/ 吳秉諭/拍攝、後製

(校稿編輯:何佩珊)

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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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