Google重返中國內心掙扎，Alphabet主席：難道我們沒有改善他們生活嗎？|數位時代 BusinessNext

Google重返中國內心掙扎，Alphabet主席：難道我們沒有改善他們生活嗎？

Google在今年八月時，傳出要打造一個符合中國審查標準的搜尋引擎版本，Alphabet主席約翰·軒尼詩（John Hennessy）最近接受《彭博社》專訪時，透露出他內心的疑慮，不確定把帶有審查功能的搜尋引擎帶到中國，會不會是一件好事。

約翰·軒尼詩：必須向部分核心原則妥協

曾擔任過史丹福大學校長的約翰·軒尼詩（John Hennessy），自2004年加入Google董事會，於今年二月接替艾立克‧施密特（Eric Schmidt），擔任Alphabet主席。

執行長桑德爾·皮蔡過去曾多次談起「蜻蜓計畫」，他曾說：「這項計畫仍在很早期的階段，並沒有確定是否真的會推出。」加入內容審查的中國版搜尋引擎，普遍被外界認為與Google的企業核心價值相牴觸，接受《彭博社》專訪時約翰·軒尼詩表示：「我心中一直很掙扎在思考的問題是，即便在某些情況下需要受到限制和審查，我們要給中國一個像樣的搜索引擎、有能力的搜索引擎，而不是一個品質不佳的產品，這樣難道沒有改善他們的生活品質嗎？」

話雖這麼說，卻也難掩約翰·軒尼詩心中的疑慮，他認為中國的規範跟世界上大多數的國家都有所不同，「所有在中國做生意的，都必須向部分的核心價值做出妥協。」

對進入中國有疑慮，但仍相信能創造影響力

時間倒轉到2010年，當時中國政府試圖「限制網路上的言論自由」，Google斷然退出中國市場，八年後，卻傳出Google內部正推行一個叫「蜻蜓（Dragonfly）」的計畫，有意推出配合言論審查的特別版服務，要打造一個符合中國審查標準的搜尋引擎版本，重返中國市場。

約翰·軒尼詩這次的立場，是認為雖然很多時候搜尋服務會面臨限制，但Google因為有能力提供高品質的搜尋服務，可以讓中國用戶因此受惠，這套說法跟執行長桑德爾·皮蔡，先前在《連線》（Wired）雜誌 25 週年峰會上發表的想法類似，當時他說：「在許多領域，Google可以提供比中國現在更好、更優質的資訊。」

在桑德爾·皮蔡心中「品質」就是一大優勢，「在許多領域，Google可以提供比中國現在更好、更優質的資訊。」他以癌症作為一個例子，2016年一名大學生在中國搜尋龍頭百度上，搜尋癌症治療資訊，卻因為找到「假資料」延誤治療而喪命，「這類事件帶給我們沉重壓力，」他補充：「對於進入中國，我認為這要放長遠來看，是個必須認真思考的問題。」

面對用戶資料可能遭到中國當局監控，所引發的人權隱私擔憂，約翰·軒尼詩則認為，這種情況確實應該要擔心，「不過最少要做到讓你的用戶了解這件事情。」他說。

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。

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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。

「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。

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