獨角獸與他們的產地
獨角獸與他們的產地
2017.07.17 | 創業

在購併Whole Foods大型有機食物連鎖超市之後,《彭博社》報導傳出亞馬遜公司又有意出資90億美元,買下Slack這套組織內部即時訊息平台。Slack是Flickr共同創辦人、加拿大籍新創企業家史都華.巴特菲爾德(Stewart Butterfield)所創立的新創公司,經營一套可支撐大規模使用者的雲端協同工作軟體服務平台。這套平台2015年被《金融時報》稱為「在微軟的Office與黑莓機以後,從企業使用跨進個人使用市場的商業科技」;它也獲得第十屆Cruchies Awards的「年度新創公司」大獎。

這頭獨角獸又是如何與傳統不同?倘若他突然出現在身旁,我們有辦法認出來、照顧他長大嗎?

從Facebook與Twitter這些社交/社群媒體出現在我們的視野中,我們很快地發現在商業場合與組織內部的溝通管道上,缺乏一種宛如聊天般便利與隨意、但卻可以協助有目的性的溝通工作的解決方案。企業內部的即時通訊、聊天社交/社群軟體,一時之間百花齊放,不僅有微軟的Yammer(獨立創立於2008年,微軟2012年併購),各種協同工作軟體的附掛即時通訊方案,也有Facebook與Twitter的企業版或山寨版加入戰場,另外還有商業社交軟體與維基團隊SocialText推出的Signals與Desktop。

Slack創立於2013年,在2015年以其彈性的擴增整合框架、超過150個應用App,變成了最能兼容並蓄的解決方案。使用者體驗上的流暢,也讓停滯不前的溝通困境,變成了所向披靡的應用風潮。目前每天有500萬活躍使用者,有超過100萬的付費使用者;2016年底Slack宣稱有77家財星百大公司是他們的付費客戶。

獨角獸很少在我們周圍出現,也不是在地的資本市場過去有經驗估值、主動給予一輪又一輪的協助,在競合的關係下協力合作培育壯大的存在生物。誕生的美麗生命在初始脆弱階段,往往需要外部知識、資源的支持與協助,才能撐過一個又一個的寒冬。

倘若台灣社會與政府想要參與這場盛宴,無論是經濟部等中央部會、立法委員們,或者是地方政府團隊,他們應該要做哪些功課,怎麼理解、如何看待這些風險?他們可以分別或者聯合起來做些什麼,打開不合時宜的規範、系統地集中有限資源,與資本市場中的角色合作,幫助台灣原生新創公司管理與降低所面對的風險與持續挑戰?

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在全球創業風潮下,獨角獸崛起、獨角獸倒下,總是一再成為話題。因此當前瞻基礎建設計畫成為輿論,也引發大家關注台灣這個環境的養分是否足夠。
圖/ 總統府

二十一世紀資訊資本主義的主流經濟發展形勢,加上資本市場的合作經驗,讓這些各國菁英圍繞著美國經驗一次又一次的競逐聖杯。何以「老題目」裡面的「新作法」會獲得這麼龐大的新創動能?投資的眾人還在這個標的物中,瞥見何種的壯大潛能?倘若我們不了解這樣的網路獨角獸其脈絡與意義,我們也不可能把新創的文化帶回風雨飄搖的台灣,在這塊土地上孕育新的可能。

回過頭來,如何務實地面對自己國內的環境與條件限制,藉著投入資源給國家所期待解決的新型態題目,從假新聞到綠能、從金融創新到前瞻種種基礎建設,對種種變數試誤找出正確的組合,嘗試著各種可能來挑選有潛力的團隊、改善資本市場的體質,這可能是我們真實可以做的。

無論是社會輿情、或者是大數據的專業領域應用,光是沒有任何改變,僅僅期待掙扎著誕生的新創公司,能夠宛如傳統產業一樣,生出與社會沉重包袱的過去習慣對接的無效器官,拯救自己的同時快樂地加入分享政府資源大餅、同時拯救政府的行列,恐怕是完全不切實際的辦公桌想像。最終還是被各種中間人再次瓜分資源,並且把社會轉變所需要的新希望再次關回牢籠中。

全球喧囂塵上的「假新聞」議題,不僅召喚網路平台商做出自我規範,更深入到社群媒體的本質遊戲規則、同時也激盪出新的責信度指標來幫助人們判讀資訊的可信度。鼓勵在這個挑戰中投入研究資源,也將從實務面向支持國內團隊走出自己的方向。

而前瞻計畫號稱要解決台灣的未來問題,是未來的哪一塊問題?前瞻要看到多遠?五年?十年?是要跟景氣循環對作,爭取經濟復甦的契機;還是要跟區域發展連動,發掘區域性經濟圈的成長動力?還是要在數位浪潮席捲之前,提升在地的基礎建設資源?或者要選擇新的能源生態系統,以新機會來替換掉依賴傳統能源的產業?倘若都不是,而是在基礎建設上已經年久失修、大洞處處,那是否要改個更能夠讓大家知悉國家處境的名字來啟動認同與共識?

我們不是今日才踏進這樣的矛盾泥沼中。過去幾十年美好口號「亞洲金融中心」、「全球華文市場」卻沒有檢討的類似洗禮,讓我們錯過了在衝突中提早預見下幾個世代挑戰的契機;今日的預定挑戰目標,也不應該僅從最低限度生存來考量與反省。

唯有假戲真做,我們才有機會修補過往的缺陷,邁向舊與新的挑戰共存的未來。

關鍵字: #獨角獸
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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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