是否應該打散這些高科技數位巨獸?
是否應該打散這些高科技數位巨獸?
2018.04.06 | Facebook

記得2017年我在《數位時代》曾寫過一篇題目是「大麻煩:大者恆大的世界」的文章,並提出我的一些想法。2月初看BBC World News電視台,看到我欣賞的一個節目:《Intelligence Squared》,在一個數百人的大禮堂中,正反兩方辯論一個有爭議性的問題,我每次都被正反兩方爭鋒相對但仍保持風度的辯論態度及才華所折服。可能是文化、語言的不同,在用中文辯論時,往往很難看到如此彬彬有禮、不咄咄逼人的舉例說理、不做人身攻擊、仍堅持自己的立場。真的很喜歡這節目。

Break up or not

這次的主題就是:是否應該打散(break up)這些高科技的數位巨獸?我強力推薦大家上網聽這場辯論。正反兩方的意見,相信讀者們應該也都知道,不外乎是這些數位巨獸(FANG)是否真的是壟斷及消費者最後是否得到利益的說詞。

我是一個創業人,也相信自由市場是一個確保創新經濟繁榮的最好工具,但目前這些數位經濟巨獸不但擁有我們的隱私、各種資料、無所不用其極的避稅,更會吃掉許多小公司,也不適合過去鐵路、石油、電信、鋼鐵的壟斷案例。不管是網路效應、數據資源或貝佐斯(Jeff Bezos)說的「你的毛利就是我的機會」(Your margin is my opportunity.),在數位經濟的模式中,大者恆大是一個最恐怖的大麻煩。有一個真理永遠不會變,就是權力使人墮落,這些數位巨獸當沒有競爭者時,一定會漲價,否則他們的股價不會漲、財報不會好看,更何況任何的成長都是有極限的。

在反方的辯證中,我發現一個新的立論,我們不用擔心數位巨獸,因為他們的產品服務都不是必需品(不像石油、電、水、電信、交通),消費者仍可以選擇不用,因此不可能是壟斷。

在正方辯論中,也提到所有數位巨獸所用的商業模式根本跟賭場是一樣的,如何讓人上癮、擴大自己的偏見及同溫層效應,Facebook根本就是一個聚焦對象的廣告經營模式(Hyper Targeted Advertising Model),用演算法控制我們的生活。

改變經營模式

如果您是這些數位巨獸,不想被看成壟斷企業,您會如何改變您的經營模式,但仍保有永續成長?(註)

這些數位巨獸即使財報良好,但他們「被視為壟斷而被打散」的陰影還是存在。我們看到他們目前的作法是:

  1. 軟體做硬體的整合趨勢
  2. 多元化的收入
  3. 跨行業別的競爭
  4. 保留甚至暗助小公司的生存空間
  5. 平台開放、資訊分享
  6. 加強公關。

最近因為美國稅法改變,傳說蘋果會用匯回美國在海外存放的鉅額現金,大肆收購跨行業別的公司,如Netflix,甚至可能會買台積電、鴻海的部分股份以確保供應鏈的控制。亞馬遜、波克夏.海瑟威公司和摩根大通要一起合作,對美國的健保做破壞性的改革,更是讓人對亞馬遜另眼相看。

建立法律規範

我個人相信,要打散這些數位巨獸,真的是一個非常難的工程,而且絕大多數的消費者只會看到短期的利益,方便、便宜、多選擇、生活更豐富,沒有人喜歡看到改變。但我認為仍然一定要有些限制,或有「牙齒」的法律規範及制裁,如巨額罰款。例如歐盟已在做的強制資料分享,甚至須將專利用免費的方式授權給新創公司,如此才能刺激更多的創新,目的是讓競爭更公平。也有人建議訂出產品的最低合理價格,防止像亞馬遜這種公司用超低價搶市場、獨占直到沒有競爭者後再想辦法漲價,控制市場定價。但我相信消費者不會支持這種制定最低價來保護沒有競爭力的廠商,政府也很難說服消費者,在長遠來講,這種最低價會真正保護消費者而不被壟斷企業予取予求。

短時間可能沒有答案。但經過正反雙方的辯論後,答案揭曉。

支持打散數位巨獸 **反對打散數位巨獸 沒有特定立場
辯論前 39% 24 37
辯論後 42% 52 2

很顯然地在這場辯論會後,絕大多數的人改變立場轉向反對打散這些數位巨獸。可見大家不確定打散數位巨獸後有何利益,但一旦沒有這些數位巨獸的產品服務,卻會馬上影響他們的生活。

我相信只要不斷挑戰數位巨獸的壟斷天性,提醒他們能制定法律管制斂奪性的商業行為,我們也許會看到更有社會意識的數位巨獸,這或許是這場辯論的最大目的。

註:〈蘋果靠舊客戶成長|Facebook寧願犧牲利潤也要做對的事

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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。

勤英科技_內文2.JPG
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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