「研究AI,連頭髮都黑了」70歲林百里創業30年再拚戰績
「研究AI,連頭髮都黑了」70歲林百里創業30年再拚戰績

「AI有至少12種不同應用,很好玩。」廣達董事長林百里稱得上是台灣最關心AI發展的科技大廠老闆,每天早上起來忙讀書鑽研AI未來,更強調AI是「廣達30+計畫」的重要發展方向。

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廣達董事長林百里笑說因為研究AI,讓他重拾創業初心,連頭髮都沒染黑黝黝。
圖/ 王郁倫攝影

廣達AI實驗室也將成立,廣布海外人才,在新世代把價值鏈做到最長。

林百里表示,AI至少有12種不同應用,包括醫療、製造、交通、資安、社交與媒體等,未來將有AI記者、AI主播,10年後,將有30%職業被取代,是很大的新市場。

也因為AI屬於全球市場,研發必須多元性,不僅廣達內部投資,成立AI實驗室,也會跟業界合資(JV),比方開發心電圖儀器,廣達必須瞭解心臟、演算法,這些直接影響硬體設計,但AI是怎麼用,牽涉專業知識及病人場域中的需要,都清楚才能開發技術,很多AI軟體廣達做不來,就會跟某家醫學院合作。

廣達AI實驗室成立,把價值鏈做長

看到AI應用機會,廣達將成立AI實驗室,對AI做更深入的研究。林百里強調,AI不是悶在家裡自己做,要跟世界多家重要大學合作,因為AI很多新概念都來自大學。

廣達智慧醫療品牌 QOCA
廣達在醫療AI領域布局用力,這跟董事長林百里對健康重視有高度關連。
圖/ 廣達

廣達AI實驗室要做什麼?林百里說,將用AI技術做總體實驗研發,由於AI覆蓋面太廣,不是集團內某一個事業部可以獨立完成,所以必須把AI基本技術做總體研發探討,同時在解決問題前,必須先知道問題在哪裡,這方面也需要很多人才。

為將AI產品行銷全世界,林百里表示海外Role model適合廣達學習,比方說,日本對AI非常重視,AI發展要演算法、大數據跟雲,其中大數據是日本的長處,演算法則從美國學,應用在醫療領域上非常確實,所以廣達發展AI醫療可以去日本行銷,而未來更多傳統產業要AI化,都會是廣達的客人。

未來廣達將會選最有商機的類別投入,包括醫療、製造、智慧家電類消費品。

過去Wintel時代,台灣科技業規格制訂權低,占的價值小,但未來AI時代,林百里認為,廣達必須吸收知識、開發技術,把事情做好,讓生產順利,廣達的價值鏈就能拉長,然而AI時代研發要好幾年,行銷也要做好幾年,時間漫長,但好處就是競爭者變少,價值跟毛利率就會拉高。

廣達30+計畫,廣招海外AI人才

林百里堪稱是台灣兆元科技企業中,對投入AI技術發展最關心的老闆,他深入研究各國家AI戰略,包括AI經濟、經濟AI化、產業AI化,發現各國戰略中都需要很多硬體,所以當他越深入研究AI市場,越是興奮,好像回到30年前創業廣達的心情。

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廣達AI伺服器發展積極
圖/ 何佩珊/攝影

林百里表示,現在廣達創業30年,以人來說已經讀到博士班畢業,現在將推動「廣達30+計畫」以AI為方向,林百里說,下一個30年將是智能工作、智能產品的年代,廣達員工不僅要智能化,產品跟生產流程也要智能化。

林百里說,廣達仍是硬體公司,且硬件公司是越老越好,因為累積很多經營供應鏈關係,累積設計出可靠堅固、能量產的產品,這是很重要價值。但下一個30年,廣達也必須重新定位自己(Rethink)、重新出發(Reinvent)及重新訓練人才(Retrain),思考5到10年後廣達要走到哪裡?

而為投入AI研發,林百里說現在也持續大舉徵才,200個工程師不嫌少,因為要做的項目太多,必須非常用力招募AI人才,台灣不夠,海外也可以,「製造可以全球化,研發當然也可以全球化,」林百里說,儘管AI人才很多是在軟體技術面,而廣達是硬體開發商,但林百里強調,唯有克服軟體掌握,硬體才有發揮的空間。

覓地兩萬坪?自動化空間需求高

廣達也因應美中貿易戰,將在德國及台灣擴張產能,除林口總部對面大樓空間充分利用,鑑於AI辦公室也需要擴張,廣達董事會已授權權責單位做適當地點搜查,一旦有需要可以啟動建廠行動,只不過外傳廣達覓地兩萬坪,林百里不正面回應。

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即便廣達林口總部已相當大,但為擴張AI辦公室,需要另外覓地。
圖/ 王郁倫

因應貿易戰,廣達將把高端輸美產品挪回台灣製造,客戶也同意加價,該部分主要以伺服器為主。而對於為何不選擇東南亞設廠?廣達坦言,去新國家設廠緩不濟急,加上未來會盡量避免勞力密集產品業務,朝AI走,在AI非勞力密集下,附加價值會比較高。

廣達林口總部已相當大,為何還要覓地?林百里表示,2004年林口總部搬入時,只用到一半的空間,但現在已經填滿滿。未來工廠、實驗室的空間都要夠大,自動化廠房空間比人工廠房要寬,未來要找更多行銷跟研發人員,此時反而發現林口總部不夠大了,必須要趕快找土地,發揮台灣價值,台灣在人才跟地理位置上都是正向樂觀的。

關鍵字: #廣達 #林百里
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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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