李開復認為台灣發展AI沒機會,林之晨:最缺的是人才
李開復認為台灣發展AI沒機會,林之晨:最缺的是人才

創新工場董事長李開復日前受訪時表示,台灣不可能靠AI創業,當法律和市場都不具備AI發展的先決條件,「根本沒有機會!」輿論發燒後,今天(21日)他再以八點觀察表達想法,直言台灣政策、創投、產業環境都還沒準備好。

林之晨:AI團隊不見得要出走

對此,之初創投創辦人暨合夥人林之晨認為,他大致都贊成李開復的想法,不過,台灣的AI新創團隊,不見得都得要離鄉背井,選擇去美國和中國發展才有未來。

林之晨認為,目前的討論前提是,台灣還繼續要和美、中、以及未來的印度這些重量級國家在同一個舞台上較量,但我們已經不像過去PC時期,擁有天時、地利、人和這樣的機會了。

因此,他認為未來的30年,台灣的命運應該退到中量級舞台,當好第二領先群國家中的領頭羊。如果是這樣的話,那麼戰略上就應該是跟美、中學習,但不需要跟他們比較,或是害怕落後他們。

「可以比較的對象是新加坡。」林之晨說,以東南亞市場來看,新加坡確實是其中的領先者之一,雖然以AI發展而言,比較算是羽量級國家,不過動作積極、包袱也比較少。對台灣來說,落後美、中雖然是天經地義,卻還是要積極跟上,不要讓新加坡專美於前。

台灣發展AI,最缺人才

至於該怎麼做,才能讓台灣更適合AI創業,林之晨表示,關鍵點將會是人才培養。他強調,雖然我們有優秀的AI新創公司出現,像Appier已經可以在國際上競爭,但這樣的特例,我們能有多少?

就算新創公司已經開始成長,如果想讓成績再升級,需要大量懂得技術和國際市場人才時,「台灣能夠找出一千個、一萬個人才嗎?」林之晨有些悲觀地認為,這也正是下一個Google、Facebook很難在台灣出現的原因。

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林之晨認為,台灣的軟實力需要人才支撐,當有許多優秀的AI新創團隊出現時,能不能有大量的技術人才出現,就會影響他們成長的速度。
圖/ 郭涵羚/攝影

他舉之初創投曾投資的盾心科技為例,創辦人也是去了美國和英國之後,看見不少影像辨識技術後才決定創業。如果台灣總是要讓團隊耗費這麼高的門檻往外找人,那麼能利用AI創造新產業價值的機會就會降低。因此,比起台灣的市場現實、老舊法規,他認為人才問題也是政府該注意的。

林之晨認為,面對未來產業變化時,國家該怎麼面對,其實並沒有標準答案。像是美國就選擇透過教育方式,提供小學、中學各種「STEM課程」(科學Science 、科技Technology、工程Engineering和數學Mathematics),另外光是coding學校,全美可能有幾百間。台灣如果現在開始面對,討論AI人才這件事並不算晚。

他期許科技部,「可以讓全台灣每個年輕人有AI的實務經驗,有點像30年前開始把電腦課帶到學習,確保每個人都有AI的應用能力。」

不過,相較於兩位科技、創投業人士看法,科技部目前對台灣AI產業則深具信心,先要用50億打造運算主機供產、學界使用,還要以20億建立機器人Maker中心,提供試驗場域。部長陳良基更多次表示,科技部未來還要在全台設立三至四個AI研究中心,結合大學頂尖師資,聘用交換學者。透過三種面項打造環境,就能吸引和創造更多人才出現。

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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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