《數位經濟基本法》將一讀,許毓仁:不能讓法律一刀砍下去,傷了台灣新創!
《數位經濟基本法》將一讀,許毓仁:不能讓法律一刀砍下去,傷了台灣新創!

《數位經濟基本法》可望於明(7)日立法院一讀,立法委員許毓仁指出,草案已經過跨黨派約30位立委簽署,希望今年可以三讀通過,讓台灣的數位經濟發展能有一個「上位法」給予原則規範,各部會的法規和政策可以架在這部基本法之下。影響最大的是用「負面表列」的思維看待新興科技,以及把「創新沙盒」機制擴大到各種新興網路科技領域。

Uber事件凸顯台灣舊有法規面對數位經濟無法反應的問題,2016年底修改《公路法》通過2500萬的高額罰款,除了Uber的罰款高達11億元,暫時宣布停止在台灣的叫車服務之外,許毓仁指出,來台灣發展的香港新創Lalamove啦啦快送,在五天內就被罰了8,100萬元!

許毓仁說,「法律就像一把刀,這一刀砍下去,傷了外國公司,同時也傷了台灣新創。」政府不能用舊有法規看新的數位經濟浪潮。「我們一直修舊的法,無法回應未來的挑戰。」

《數位經濟基本法》從2016年10月開始蒐集意見,並舉辦多場修法討論、行政部會協調會及兩場公聽會。目前《數位經濟基本法》草案內容可在公共政策參與平台下載,表達意見。

公聽會報導:
許毓仁推數位經濟基本法,解決政府「見一個新創打一個」現況!
「數位經濟基本法」公聽會,詹宏志、蔡玉玲等人提出八大意見

原先提出的是「作用法」,但考量可能會把各部會規範成「四不像」,也會與現有政策及法規衝突,導致疊床架屋。許毓仁便決定推出「上位法」的《數位經濟基本法》。所謂的上位法,指的是在法律的效力上位階比較高,其他的作用法不能跟這個法律抵觸。但也代表這部法只能做簡單的原則規範,以免規範太細,反而讓其他法律很難作用。

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《數位經濟基本法》想達成的四大目的,定義數位經濟、界定政府角色、制定企業責任和發展數位項目。
圖/ 攝影/郭芝榕

目前與數位經濟相關部會,包括經濟部、科技部、數位政委、科技政委等等,但都沒有實權。此法規定行政院為主責單位,許毓仁說,如同韓國有未來科學部、泰國有數位經濟部、澳洲有數位創新部長,把決定層級提高到國家層次,才能用國家力量來推動數位經濟,其下希望設置數位經濟發展委員會。

讓創新先長大再管制!

至於,《數位經濟基本法》通過之後,對台灣新興科技和新創公司會有什麼影響呢?

許毓仁說,「業者大到一定程度,政府才會決定是否管制!」由於採取「負面表列」的方式,各部會列出不能踩的紅線,其餘灰色地帶和模糊空間,應讓業者去嘗試。

創新往往會衝擊既有傳統業者,先看創新業者做的業務是否違法,如果違反現行法律,可比照沙盒機制,讓業者進入創新實驗場,有「6+6個月」的試驗時間。不過,許毓仁說,有些領域可能一開始就要納入,例如「遠端醫療機器人」,若有爭議的話,會牽涉是機器人業者還是醫生要負責的問題。

許毓仁說,基本的繳稅、公司登記業務是否符合等等還是要符合法規規定,「不能打著創新旗幟,就不配合!Uber是單一案例,其他共享經濟公司沒有不願意配合這麼嚴重。」如果業者不願配合進入創新實驗場的話怎麼辦?就只能用現有的法律手段來解決了。

至於,由Uber、Airbnb在台灣襲捲的共享經濟浪潮,問題怎麼解?許毓仁說,目前正在擬定「平台經濟專章」,專門處理網路媒合平台業者遇到的問題。

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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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