設計類學生的十字路口:升學?就業?創業?
設計類學生的十字路口:升學?就業?創業?

最近許多同學私訊詢問我:「到底要就業、升學,或是要創業?」筆者恰好經歷設計上班族、兼任老師、專任老師和設計公司負責人等不同身份,所以來簡單分享一下我的經驗。

就業?

剛拋出學士帽、熱血的你,至少苦讀四年設計系,都有著一個美好設計師夢。你可以選擇先去就業,一圓設計師的夢,體驗商業設計師真正的工作和方法,調適商業設計的節奏,然後發現,以前需要費時一年的專題製作,原來只有一個月的時間完成它!

當你的業主修改101次後對你說:「感覺原來的比較好!」你會發現,原來商業設計沒有80分、90分的差別,只有100分和0分兩種分別,因為競爭過後,不是你死就是我活。

夢醒時分的你,發現你欠缺了一些東西,它不是PS和AI技巧,它可能是行銷、企劃、產品、空間……等跨領域專業知識或技能,學習的管道可能是書本、職位、朋友、長輩或是學校。

前面簡單幾行字,實則不簡單,需要幾年的時間才能細細體會。這時候或許可激起你進修研究所的動機,只要你有足夠的企圖心和求知欲,不用害怕中斷問題,就可以繼續進修,因為很多成功人士都持續自我學習。

創業?

你想創業嗎?這又是另外一個夢了。經歷職場上的人事物,累積幾年實務經驗和失敗經驗之後,創業還必須加上良好溝通能力、出來混要還的人脈、「萬萬稅」的洗禮,此外,你也得一肩扛起所有壓力,只能全年無休工作而沒有生病的權利,過著找案、收帳、收不到帳的日子。

重點是,要有一顆承擔巨大風險的心臟和口袋,還有受傷後的自癒技能,在風光自由的背後,當老闆創業,其實是由失敗與壓力堆積而成的。

升學?當老師?

你真的認識你自己嗎?你真的喜歡設計嗎?你確定你未來日子要與設計為伍?你拿碩士、博士學位的目的為何?或者你也不知道未來在哪裡,所以只好繼續念書?

即將畢業的同學都不斷反問著家人、朋友和自己這些問題,看著學長、學姐不斷碰壁,也不禁惆悵起自己的未來。

其實歷經大學四年的基礎、進階、應用的相關課程訓練,如果你認真學習,你已經具備一定的基本知識和技能。

選擇升學,通常是被碩士文憑的高帽子吸引而去。就商業設計公司的角度而言,重點並非設計師的學歷高低,而是作品風格和能力強度兩者。不過,這也只是基本門檻,一個商業設計公司在團隊合作過程中,溝通、學習、責任、態度才是你真正要正視的無形能力。

為何沒有提及創意?其實創意能力取得比較複雜,有些人天生腦筋就轉得快,舉一可以反十,擁有高轉速和創意超連結的能力,有些人要透過生活經驗、視野、閱讀、學習來堆積成長,也有人是透過失敗的洗鍊蛻變出創意能力的。

至於當老師的話,老師可分為不同體系,這邊泛指大學高教體系。人人稱羨老師這份工作,但是目前學校和學生比例早已呈現供過於求的現象,想要專任至少得有碩士學位,況且,也並非有缺就可以上任,必須再投入至少碩士兩年和博士三年的時間和金錢成本,才能取得機會較高的門票。

若是只有碩士學位想要成為專任老師,首先得在眾多碩士競爭者中取得兼任講師資格,兼任講師要熬出頭,花費時間很長、很難。

多長?高教體系要取得教育部講師證有一定的年資門檻限制,少則兩年,多則六年,而且該校是否願意為你申請還是未知數。

就好像是,看日出的山頂最佳區域只能容納10人,現況已經擠了20人,除非有人放棄或掉下去,哪還有位置呢?假如你的卓越表現和成績贏得了機會,還要面臨教學、評鑑、產學、研究、升等、學生、家長、招生和少子化問題,而且無法置身事外。

番外

每條路好像都很難,不如去賣雞排?嗯……這又是另一個夢了,要不畏風雨、悶熱、寒冷、長時間站立工作、進貨、保存、醃製、火侯、調味粉、租金、加盟金、衛生、客訴等,也不是一塊雞排60元那麼簡單啊。

每一段分享都是輕描淡寫,真要說清楚講明白,可能要另闢專題來闡述。每條路、每個工作、每個行業都有他的辛酸和甜美之處,沒有看過、走過、痛過、笑過,一定和你的想像不同,建議親身體驗後就會有刻骨銘心的成長。

筆者僅能分享過去的經驗,提供讀者一個不太確定的方向,雖然未來仍是模糊不清,酸甜苦辣也不清楚,但至少可以開始思考和討論,希望對站在十字路口的你有幫助。

作者簡介:鄭國章,高雄師範大學視覺傳達設計碩士,東壁品牌設計有限公司創意總監、中華形象研究發展協會秘書長、中華美術設計協會常務理事、高屏傑出文創經理人獎、中國設計十大傑出青年銀質獎、榮獲全國及國際競賽82項獎項。

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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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