我在阿里學到的第二課:平台思維就是留點事給別人做
我在阿里學到的第二課:平台思維就是留點事給別人做

我在集團內聽到某C-level 提出,「做平台的第一件事就是,想清楚自己不做什麼。」他認為平台不該做所有事情,而要「留點事給別人做」。但為啥呢?

老樣子,結論先走。

做平台就像城市規劃,你提供水、電與土地等基礎設施,公告管理辦法,然後拚命招來一群人在城市內盡情展現創意!

平台方不該搶走所有工作,而要想盡辦法拉攏各種角色。

平台價值就是連結

原先我對平台核心價值的認知是「連結」。平台負責連結供給與需求,例如:Uber 連結閒置車主與乘客,Airbnb 連結閒置空間與旅客。

或者,更高大上的平台模式。蘋果將高科技與人連結,Facebook 連結人跟人,Google 連結資訊與人,以及亞馬遜連結商品與人。

而我聽完某 C-level 演講後,認為平台除了連結責任,更重要的是「搭檯子讓人來唱戲」。換句話說,平台不該什麼都自己來,而是要想辦法適合各種角色進駐的生態系統,並讓每個角色從中獲利。

在這假設下,做平台得搞清楚的第一件事確實是,「什麼事該留給別人做?」

拿個例子。淘寶早期就是個 BBS 網站,提供買賣家發發文章等。而當銷售商品越來越複雜時,賣家開始需要裝修店舖吸引買家目光。

淘寶曾想過自己跳下來提供裝修店舖軟體服務,並藉此賺錢。特別是那時候淘寶依然堅持不收上架費與手續費,根本沒有營收來源。但後來發現裝修店舖是種客製化需求,平台不可能為每個賣家客製化店舖門面。這成本太高了。

但如果平台無法一次服務上萬位賣家,又失去平台存在的意義。因此最後淘寶決定僅提供基本功能,並提供一致設計規格。若賣家想要客製化視覺設計,則找別人幫忙。

賣家花錢找設計師獲得美美的店舖門面,吸引更多流量。而設計師從中賺錢。設計師成為早期淘寶上發展出來的第三方角色。


換句話說,身為生態系營運者的平台方,必須知道自己該讓利給哪些第三方服務者,藉此營造出多元化的生態系統。

順著這思維,Uber 這平台的角色數很少,只有乘客跟司機。在沒有演化出多樣化角色前,Uber 平台的底蘊深度其實遠遠不夠。

而去年我在台灣訂閱平台 PressPlay 工作時,也曾堅持不提供客製化視覺服務,僅提供三個視覺設計樣板。我們甚至拒絕願意拿錢請 PressPlay 設計頁面的創作者,請他找第三方設計師合作。

當時我只是模模糊糊認為平台不該賺這筆錢,而要導入外部夥伴。現在看完這位 C-level 演講,才更理解平台模式的運作邏輯。

但理解平台運作模式,不代表就能做出平台。

因為⋯⋯

平台是演化來的,不是設計出來的

前幾年台灣創業圈出現「滿滿的大平台」題目,人人心中都有平台夢。只是所有平台都從解決單點需求開始,而後才逐漸演化成多角色的平台生態系。

Facebook 一開始先滿足學生認識人與課表的需求,然後逐漸演化成人類社交工具,再引入廣告系統。至此,平台生態才逐漸成形。

平台提供支撐整個生態系運作的基礎設施,讓其他角色自由在平台上交易。


這像政府提供水、電與土地等基礎設施,並提出相關管理法則。人民只要不違反管理規則,要如何使用這些基礎設施則是個人自由。因此我們在台北能看到東區夜店、內湖科學園區、西門町次世代文化等多元生態。

而每個區域特色又能為整個城市提升價值,形成生生不息的正向循環。至於生態系會演化成怎樣,平台方僅能規劃方向,但卻無法百分百掌控。

當平台完成時,它便擁有了獨立的性格和生命。

本文由陳廷鴻授權轉載自其Medium

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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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