在計算力與智慧過剩的社會,文化科技的狂飆旅程
在計算力與智慧過剩的社會,文化科技的狂飆旅程

最近跟文化相關的科技新聞甚囂塵上,成為各種不同場合的焦點。文化部前瞻計畫中的數位基礎建設,想要打造能長能久的「國家文化記憶庫」工作;4K高畫質、數位新媒體與各個文化機構等等資源也都在運用科技來深耕文化成果。

「文化內容科技應用創新產業領航旗艦計畫」則是另外一艘重要的出航旗艦,也迫切地迎向市場,尋求文化消費、研發資源等大數據研究的諸多可能。科技部把人工智慧技術設定成未來重點發展目標,在即將舉辦的AI競賽中,公共電視提供了日常生活的文化資料內容,來當作影音人工智慧辨識技術的比賽樣本資料。而在日前文化部所舉辦的「文化科技論壇」中,科技部與文化部兩位部長共同宣示合作平台的正式啟動。

這些新聞彷彿在夜空中綻放的燦爛煙火,華麗地點出種種樣貌。

從兩年多前開始,我們協助引進巴西政府文化部在數位文化上領先全球發展經驗,舉辦了「2015臺中軟實力論壇」,並推動數位文化的政策規劃與實踐等等工作,我們認為數位文化不是只有文化內容數位化、不是只跟博物館網站呈現藝術作品有關,它關注使用者的數位生活,串連資料與思辨、對話與合作,是智慧城市等等計畫的核心推動引擎。從兩年前到今天,改變與提升自我的漫長旅途才剛剛開始。

從奇觀化的「亮點」政績到看不見的點滴成果,這一切需要滲透到組織行政、政府與民間社會創造文化改變,文化與科技才算是真正地融合在一起。就連在網路上舉辦公聽會、徵詢眾人對於政策修訂的看法,都需要嘗試改變的勇氣、細緻的技術與不斷修正、越來越「精準」的具體作為。

煙火美麗謝幕的那一刻,漫長旅程還要繼續走下去。希望這些動人的熱情能夠讓我們充飽電,繼續面對路程上諸多不可能的任務與挑戰。

別把文化科技「浪漫化」:不把Google與Facebook這些「他者」的服務視為理所當然,也不視為可以當作跳板、對空揮舞雨傘挑釁的意識形態「風車」,自己當然也不是唐吉軻德。要做到不浪漫,只有跟底層的調查研究攜手走一程:因為要知道整體生態系的全貌,無論是多麼簡略的逼近估計,只能從資料開始。

數位文化並非只是文化內容數位化,不是只跟博物館網站呈現藝術作品有關。而是一連串資料與思辨、對話與合作,政府、民間與行政組織真正融合在一起創造的文化改變。

軟體開發的格言:「吃自己的狗食。」也可以用來檢視文化科技範疇的環境及諸多產品服務。你最愛的《冰與火之歌》的名句貼圖是誰做的?看完tvN與Netflix《秘密森林》之後,你第一時間衝向哪一個討論區來追最新討論?IMDb網際網路電影資料庫也是網際網路最早誕生的服務之一,我們該如何競爭合作,創造出孕育這樣長久數位生命的環境?

我們這個世代已經被各種國族主義過度動員,被虛假的歷史與政治背叛,被風險委外的權貴資本主義擊倒,被攪和大數據的掠奪型商業模式狙擊,被沉重的家庭負荷與少子化未來雙重擠壓。唯一能夠召喚我們的,只有那精準算計觀者的「情感經濟」、一點也不浪漫的日韓美劇了。

人工智慧圍棋冠軍AlphaGo不是故事結束,而是一個新世界的開始。文化資料不僅僅只能作為科技的背景,更將織就構成台前美麗場景的動人細節。我們是否有想過,當人工智慧與機器學習成為顯學的時代,已經不再是克雷.薛基(Clay Shirky)所謂的「認知過剩」的階段,而是「計算力與智慧」過剩社會時,市場上到底還需要什麼樣的產品與服務?這些產品與服務會需要什麼樣的關鍵技術來支撐與突破?這些更新事物所構成的「新文化生活」,又有著什麼不同的可能性呢?

讓我用可能的情境來描述文化科技的衍生面貌。在〈效率市場的加密資料〉(Encrypted Data For Efficient Markets) 這篇文章中,描述著新創團隊Numerai團隊運用一種「結構-保存加密法」來創造出「股票市場效能問題」的開放參與解答,找到了更快速的演算法提升效能。全球文化市場資料的分享與合作,或許會需要這種類似的半遮掩技術,來擴大參與規模、進而導致新算法較容易誕生。

另外一個最近爆出的新聞:Spotify傳出「假藝人」爭議事件。在龐大的版權支出壓力與虧損下,Spotify選擇透過第三方製作公司合作,讓版權方降低版稅分成比例交換高曝光渠道。類似7-11推出自己的白牌瓶裝水與其他iSelect產品,Spotify在歌單中混入了這些「假藝人」,降低成本創造迂迴的收益路徑。這既是串流媒體為了生存的變形方式,同時也是商業交易與社會互動的異質新現象。文化科技會變形增生以往完全不存在的組織、角色、功能,卻扎扎實實地影響了生活的面貌。

我們的文化科技,將為我們帶來各種新生異形事物、與之過招對話。在點燃感動與目睹絢麗璀璨之際,為我們自己,開始準備那能夠走長走遠的行囊吧。

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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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