微軟反擊Google,主角是位台灣青年!
微軟反擊Google,主角是位台灣青年!
2005.01.01 | 科技

面對Google所掀起的搜尋風暴,到目前為止,微軟的反應似乎並不是那麼迅速。去年十二月十三日,微軟宣布可下載測試用的新版MSN搜尋工具列,用來強化搜尋電腦中的郵件、檔案以及網路上的資訊;比起Google來,微軟的搜尋功能其實還不成熟,「我們花了很多功夫趕上,但搜尋是一個我們還遠落後的領域,」檯面上,負責資訊服務業務的微軟副總裁梅蒂(Yusuf Mehdi)坦承。
檯面下,微軟卯足全力要贏,而比爾蓋茲把他的秘密武器放在北京。來自台灣、今年三十七歲的馬維英是微軟亞洲研究院的「互聯網搜尋與數據挖掘組」主任研究員,他所領軍的搜尋技術研究計畫,在今年九月成為微軟亞洲研究院的重點領域,直接瞄準Google與雅虎,「網路搜尋技術才剛剛起步,我們今天看到的一切,都還沒法實現電腦的真正潛力,」清大電機系畢業的馬維英,擁有加州大學聖塔芭芭拉分校電腦博士學位,四年前,應老友張宏江(微軟亞洲研究院創辦人之一,現任微軟亞洲工程院院長)的力邀,他結束了在惠普中央實驗室的工作,與家人一起到北京落戶。

**輸入關鍵字搜尋,自動加以分類

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馬維英的任務很單純:與美國西雅圖、英國劍橋的微軟研究人員一起,強化微軟在搜索技術上的深度與廣度,應用在下一代的微軟產品中,包括電腦作業系統、網站編輯軟體、MSN網站以及智慧型手機的網路連接介面,幾乎無所不包。
兩年半來,馬維英與數十位北京同僚加快研究速度,根據院長沈向洋半開玩笑的說法,他們專門在搞「地下互聯網」,但馬維英提醒,正式名稱應該是「Deep Web(深網)」技術,「我們要超越現有網路搜尋的表面關聯排序分析,深入到自然語言、知識類別與影像內容的意義分析,」他說。
馬維英展示了他研究的具體成果。比如,如果想要在現有的Google上搜尋「Java」,得到的結果包含咖啡、程式語言以及爪哇島的風土民情,甚至還有印尼歷史的相關網站,依照被慣用搜尋的結果排序—這是一個被馬維英戲稱為「沒有知識、也缺乏常識」的搜尋模式,如果把同樣的搜尋文字放在馬維英與同僚開發的程式中跑一回,你會得到井然有序的成果:依照電腦、咖啡、地理與歷史等不同類別的資訊結構進行整理,這讓想喝一杯好咖啡的人,不必花時間跟軟體界的是是非非訊息搏鬥。
這種搜尋技術的背後,結合了多種不同領域的研究成果。首先,搜尋程式必須超越網頁表面的文字呈現,深入發掘網頁的資料庫結構(尤其有越來越多的動態網頁)以及區塊組合(網頁上有不同的文字與圖片區塊,必須區別對待處理),並且建立起自我學習的反饋模式。其次,搜尋程式必須理解自然語言的意義,並且以適當的知識類別進行解讀、分類,並且利用分類後的結果繼續學習。搜尋程式也必須超越網頁跟網頁之間連結關係的分析程式,進入到「物件」(object)與「物件」之間關係的資訊判讀,「把整個網路上的資訊視為雜亂無章的表象世界,我們要把它們轉變為有意義的資料庫,瞭解它的內在結構。」運用微軟亞洲研究院開發的其他技術,搜尋的應用可以走的更廣。例如,加上圖像判別技術,使用者可以在網路上輸入關鍵字搜尋特定圖片,例如「飛鳥」,搜尋程式會將找到的圖片,依照內容加以分類:「單獨的鳥」,「一群鳥」,「在海上飛的鳥」……等等。

**建內部知識網站,連接各資料庫

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運用自家開發的搜尋引擎,微軟研究人員建立了專業領域的內部知識網站「Libra」,只要輸入關鍵字,就可以在網路跟各種資料庫中尋找相關研究成果,並且依照年代、機構、引用文章、參與研究人員以及彼此關係進行分析,這大幅縮短了進行研究的時間,讓研究人員可以把精力用在正確的地方,同時找到每個領域可以對話的重要科學家,「每個系所在做教師升等時,都應該用這個程式,看看這個老師的表現到底怎樣,」馬維英俏皮地說。
微軟尚未揭露這些技術用在產品上的具體時程,比爾蓋茲希望等技術更成熟後,一步到位對Google展開攻勢。從購物網站、新聞搜尋、求職網站到約會網站,微軟正在研發中的搜尋技術,幾乎都可以大幅改善相關功能,讓搜尋結果更加有意義;在手持式裝置(包括智慧型手機與PDA)上的應用,更是微軟積極推展的重頭戲,馬維英透露,他的小組就特別為了行動電話的特殊性,重新設計界面,讓小畫面也能方便輸入與讀取搜尋結果。
一般預料,在下一版本的微軟作業系統「長角」(Longhorn)以及MSN網站裡,微軟都將重兵出擊,用核心技術發展出的多項功能,扳回輸給Google與雅虎的城池。這是典型的微軟模式──不搶第一,但在下一個版本的軟體中逐步增加更多功能,最終贏過對手。失去先手,微軟能搶回被Google奪走的光輝嗎?這一回,距離矽谷數千公里外的北京,似乎有著定見……。

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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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