前IBM副總裁林順和幫東元集團養金雞
前IBM副總裁林順和幫東元集團養金雞
2004.09.15 | 科技

衝、衝、衝」東捷資訊服務董事長林順和下達挑戰無線射頻辨識系統(RFID)的指令,就只有簡潔有力的3個字。
當RFID商機仍處混沌之際,曾任IBM副總裁、在科技業服務近30年,對趨勢嗅感極其敏銳的林順和,已窺見迷霧間的一絲曙光,擂起戰鼓激勵東捷勇往前衝。

**鼓吹轉型,開創東捷新生機

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這位以民主精神,教育出3位年薪千萬經理人(摩根士丹利台灣區總經理林水仙、前高盛亞洲區直接投資部董事總經理林夏如、現任德意志證券證券副總裁林東潔)子女的傳奇老爹,自IBM退休後,在東元董事長黃茂雄的力邀下,在90年代末期加入東元集團擔任顧問,協助重整旗下的資訊業務。
當時東捷資訊的主要業務為銷售處理郵戳的事務機,以及相關的代工服務,這也是東捷自1990年創立時鎖定的核心業務,但隨著郵戳處理機市場在90年代中期達到飽和,東捷資訊的營運開始陷入蹣跚。同一時間,東元的資訊部門,則因為難敵電子新貴的挖角,苦於工程師逐漸流失的窘境。
擁有豐富科技服務業務經驗的林順和,很快為黃茂雄開出藥方,同時解決東元集團內的「二重苦」。他的策略是在1999年讓東元資訊部門獨立分出,再與東捷合併,成為專業的科技服務公司,此一大膽的變革,不僅發揮吸引人才回流的功能,並且只花了3年,就讓東捷轉虧為盈。
從虧損、賺錢到加速成長之路的關鍵因素之一,在於占東捷營收約三分之一的智慧卡系統整合服務,而該領域目前最重要的一項應用,就是人手一張的健保IC卡。

**更上層樓,
從智慧卡跨足超高頻

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健保卡、捷運悠遊卡,或最近熱門的晶片金融卡等,事實上都屬於低頻或高頻的RFID應用(低頻為125~134KHz、高頻為13.56MHz),但兩者均有傳輸距離短與資料頻寬小的限制,而零售業老大Wal-Mart力拱的RFID應用,則為無線傳輸距離更長、資料頻寬更大的超高頻(400MHz~1GHz),但相對地,後端所需的系統整合也更複雜。
挑戰少有人懂的新事業是件苦差事,但儘管林順和年逾60,對吸收新知的渴望與勇往前衝的拼勁仍絲毫不遜年輕人,辦公室的桌上,隨時擺滿從報章媒體剪下的科技新知、產業動態與意見領袖的前瞻觀察。
正憑著這份警敏,當東捷在2002年轉虧為盈之際,林順和沒空慶祝,反而留意到英飛凌、日立等半導體大廠,都已經開始朝向超高頻的RF晶片發展。當前端的晶片業往前衝,後端的資訊服務自然會跟上來,更重要的是,終端用途有Wal-Mart在搖旗吶喊。而東捷已有智慧卡整合系統的練兵基礎,為搶未來更廣大的RFID商機,自然要搶先布局。
領下林順和「軍令」的是副總經理趙永寧,「Gary(林順和)是非常積極進取的人,鼓勵我們全心往前衝,」趙永寧也是新東捷成立後,在老長官召喚下回鍋的老東元人。一如走民主、親和風格的林順和,貴為副總的趙永寧沒有自己的辦公室,反而屈居在角落的小空間,跟同事一起埋頭苦幹。

**僚艦戰法
緊盯國際級旗艦前進

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這位現年38歲的副總,負責領導東捷的智慧卡整合系統,以及擘劃未來的RFID戰略,儘管科技圈英雄出少年並非罕見,但身處老成持重的東元集團,這位副總老愛「謊報」自己40歲,想增添一點權威感。
不過這套技倆在下屬眼裡完全起不了作用,這一天為了試範醫療用的腕帶RFID,趙永寧操作不慎,損壞了一條腕帶,著實被負責保管的下屬給「削」了一頓,「他是位很隨和的老闆,帶領團隊的方式,則是因材施教,不厭其煩的耐心溝通,」雖然「削」了老闆,下屬對趙永寧帶兵的用心,仍給予肯定。
風格獨特的趙永寧,跟林順和同樣有旺盛的吸收新知渴求,他大學時唸企管系,卻花了大把時間在研究當時台灣仍屬罕見的大型主機專家系統。為了講解RFID晶片與天線的概念,他還特別取出大學時代的「傑作」來輔助說明,這是一顆封裝好的記憶體顆粒,好奇心旺盛的趙永寧,當年花了數個小時,用細砂紙把封裝材質一層層細心磨去,直到露出內部的晶片與接腳。
當林順和擂起RFID戰鼓,趙永寧則是沉默舵手,不僅事先蒐集了完整的情資,更要在迷霧間的行進過程中掌握好航路,「了解公司本身的能力,擬定清晰的策略是最重要的,」站在寫滿RFID相關規格與應用資訊的白板前,趙永寧分析,「在HP、昇陽、IBM等國際大廠的勢力籠罩下,台灣科技服務業者想在RFID領域獨自殺出生路的機會不高,但透過與這些大公司合作,提供應用方案,仍然有利可圖。」緊盯著國際級旗艦前進的「僚艦戰法」,正是東捷揮軍RFID的主要謀略。

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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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