台灣的未來在哪?從所失去處出發
台灣的未來在哪?從所失去處出發

從亞洲矽谷到智慧城市,從食安、農業產銷履歷雲端平台一直到資料庫與數位新媒體平台,台灣各級政府與各個部會,都對資訊科技的進階應用賦予高度的期待與想像。我們也認為這是未來競爭力最重要的基礎。

從十多年前到今天,我們政府所認定的台灣硬體製造優勢,衍生出了各種經濟社會發展計畫,甚至也從政府治理的角度,創造了下一代的電子化政府—— 數位政府。

當我們仔細梳理這些思維,其實沒有看到的是對這些術語本質的反省與探討、歷史發展脈絡的分殊釐清,發展策略的對話與辯論,讓這些應用計畫無法隨著時間的演進、政策主導者閱歷的增長與投入資源的累積而越見深刻。

去除了本質、歷史等脈絡,不辯論發展策略,剩下的只有資源分配比例說法的赤裸交鋒,與形式化成果的自圓其說。這讓人想到的是1972年西班牙籍法國超現實主義導演布紐爾Luis Buñuel獲得奧斯卡最佳外語片的作品:《中產階級的拘謹魅力》(Le charme discret de la bourgeoisie)。

一群衣冠楚楚的中產階級上流社會成員,四處奔波企圖要用餐,但是卻不斷地遇到意料之外的狀況打斷:主人沒有準備、突然情慾流動、茶屋沒有任何飲料、高級餐廳老闆過世守靈,路人突然進來分享夢境,赫然發現身處於表演的舞台上等著要表演「聚餐」這件事。

布紐爾在劇中讓這些中產階級上流社會的角色不斷地受挫,不斷誘惑他們去追逐欲求的精緻晚餐,但是用各種創意來讓他們遭逢失敗。

「他們努力不懈地期待與追逐他們所有的慾望,宛如這些慾望是他們的天賦人權:讓人們來服侍並且縱容他們。布紐爾曝露了他們對於權利的感受、偽善與腐化墮落。在夢的序列中,布紐爾更探討了他們的深層恐懼,不只害怕被公開的羞辱,也害怕被警察逮捕、與被開槍射殺。」

我們在計畫經濟的發展下,試圖說服自己獲得了全球化資本主義市場經濟的重大成就,而且值得一而再地複製操作手法,延續偉大的成就與對全球的重要影響。在十多年的汲汲營營,宣稱台灣擁有資訊技術優勢的過程中,我們努力不讓自己看起來不行:這種宣稱,有沒有可能最後也只剩下一種形式化、自圓其說的意義?

也許現在該是開始打開這種論述的封閉性,擁抱更多元的詮釋可能的時刻。我們是否可以開始談論:我們失去了什麼?未來有什麼樣的可能性?

過年前,有機會聆聽台大資工廖世偉教授關於「區塊鏈」的演講。在新的貨幣系統與形式中,人類第一次從網路當中,用科技解決了貨幣的各種限制與問題。他認為區塊鏈作為架構在網際網路上的價值傳遞機制,是一種信任機器,它是資訊科學與社會科學的結晶;而區塊鏈導入的信任機制,將使傳統產業加速變革與創新。

很多人認為區塊鏈是所謂的金融科技,也是金融產業領頭發展的重要方向。然而金融也是區塊鏈所衝擊的傳統產業之一;因為區塊鏈帶來了社會的變革,金融產業既是被衝擊的重要標的,也是急需要重新界定自己再出發的「災後重建區段」。期待金融產業告訴人們區塊鏈的未來,不就是期待出版業者——被數位化的閱讀形式衝擊與挑戰的當事人——告訴大家電子書、電子閱讀與數位學習的未來一樣弔詭?

在期待數位的拯救形式上,時代已經無情地往前滾動,我們還在「一直想要優雅、體面地用餐」的困境中打轉。

《鹿鼎記》,金庸
呂留良道:「《漢書》上說:『秦失其鹿,天下共逐之。』那就是說,秦朝失了天下,群雄並起,大家爭奪,最後漢高祖打敗了楚霸王,就得了這只又肥又大的鹿。

拉文克(Geert Lovink)與卡薩(Nathaniel Tkacz)所寫的《MoneyLab Reader》導論(MoneyLab: Sprouting New Digital Economic Forms)裡面反省從群眾募資以降的網際網路相關的獲利形式。從批判的觀點來檢視今日的網際網路,原本內容還擁有某種策略上的重要性,與認同-文化勞動上的正當性,如今網際網路已經在新一波的資本化的浪潮中,被重新定義成財務服務的套裝方案、與作為一個建構與深化我們「金融自我」的空間。例如微信連結到芝麻信用的國家金融操作,讓人們的金融自我無縫地連結到國家體制中。這也是區塊鏈所點燃的社會創新之火的大背景。文章中這句話引起了我的注意:

「⋯⋯貨幣系統,貨幣,『錢包』,以及付費科技都變成任何人可以置喙的標的,等待被擄獲與攫取。」

這不就是一個「鹿鼎記」的時代?《史記》〈淮陰侯列傳〉中蒯通是這麼說的:

「⋯⋯秦失其鹿,天下共逐之。於是高材疾足者先得焉。」

我們也許該釐清的是這個時代,到底什麼典範、什麼樣的舊世界已經逝去,沒有辦法回去了。世界已經斷裂,從失去的基礎上出發,重新現實地脈絡化這個新世界,可能比試圖延續任何神話,更來得務實。

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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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