看準企業AI技術痛點，開發者與創業家老兵創立InfuseAI聯手打造新工具|數位時代 BusinessNext

人工智慧時代來臨，看準企業對打造AI工作環境的需求愈趨增加，新創團隊 InfuseAI 提供易入門軟體解決方案，降低企業導入AI/ML技術門檻，無需繁複、枯燥的安裝過程，就能應用人工智慧技術、滿足所需應用。

鎖定企業投入領域痛點提供環境基礎建設服務

InfuseAI執行長暨共同創辦人高嘉良，是台灣知名自由軟體程式設計師，除了開發Xcin輸入法之外，同時也是控制系統SVK的創始人。擁有豐富創業及程式設計經驗的他，鑽研技術外也積極推動台灣Open Source社群；在近年來希望能以科技促成民間與政府良性交流，推動自由與民主持續進展的零時政府g0v社群暱稱為高村長的他，與眾多夥伴花費大量心力，結合國內外公民科技技術社群力量。

由於長年鑽研技術領域，高嘉良觀察到，這兩年想投入AI的企業越來越多，但卻常因錯放資源或執行不當策略策略，導致成效有限。於是，他攜手另一位曾創立知名售票網站KKTIX(現已被KKBOX收購)、擁有一流Ruby on Rails技術的營運長暨共同創辦人薛良斌，成立 InfuseAI。

「當你依序安裝A、B、C解決方案，結果發現最好的方法是D，這是目前企業跨入AI領域最常遇到的問題。」薛良斌提到，在市場上，一間公司想要投入AI領域，常認為購買所費不貲的機器、高薪聘請資料科學家，就能搞定所有事情，但在運作後才發現，技術專家擅長領域有限，想純靠人力擺平一切是不可能的事情。有鑑於此，從這項痛點切入，他們提供企業可快速建立機器學習環境的基礎建設服務，以解決中間技術落差。

降低門檻輔助企業技術人員快速打造機器學習環境

但如何降低企業打造AI環境門檻？InfuseAI推出PrimeHub機器學習平台，使用者運用平台內的各式基本化模組，就能快速打造一體化機器學習環境。除了模組工具，平台也依照用戶需求打造客製化服務，六大解決方案包括：

快速開啟Jupyer Notebook環境
Jupyer Notebook是一個介於整合開發環境(Integrated Develop Environment，IDE)及編輯器(Editor)之間的編碼工具，使用者無需自行安裝軟體，便可直接透過Jupyer Notebook工具撰寫程式。此工具有利於研究室及教學現場，能容易地將研究數據和結果以視覺化圖表、線性回歸等方式呈現。
多種硬體規格及深度學習框架供選擇
使用者不必再自己組裝硬體、下載軟體，省去費力、耗時過程，PrimeHub支援多種主流深度學習框架，包括提供Docker Image管理環境設定及其他客製化選項，技術人員可選擇最符合需求的方式建構企業機器學習環境。
更有效管理數據、避免資料缺漏
在機器學習領域，資料集(dataset)包含大量圖片、文字影音檔，因此在共用、分享時，時常產生檔案缺漏、變動或損壞等問題，為解決此問題，PrimeHub支援管理者建立、上傳資料集，以類似「唯獨檔案夾」形式開放專家下載，除非管理者下放權限，否則不可變更內容，藉此確保檔案存取統一。這項功能可協助企業更有效地管理大量資料集，並確保機器學習指向相同結果。
輕鬆與內外部協作者共享資訊
PrimeHub為降低使用者進入的門檻，串接了其他網路服務帳號系統，如LDAP、AD、Google等，讓使用者可使用原帳號登入協作。同時，管理者能自訂使用者權限、增加訪客帳號、設置到期時間和可觸及資料等。
配額控管硬體資源
系統運作理想狀態是一台機器專心處理一項專案，但實際上常是一機多用。資源分佈不均情況下，不僅浪費時間也使專案延宕。PrimeHub透過調度，將硬體資源分配給不同專案，例如：一家公司共有20顆GPU和其他CPU等容量設備，平台可設定其中A組使用10個、B組使用10個、有多餘資源時再給C組，減少資源浪費、成效不彰等問題。
具有高擴充性、高可用性及高服務可靠度
除上述支援與服務外，PrimeHub也提供分析圖表，並建有自動故障排除、分散式資料儲存等機制。企業可在軟體中設定可用性及擴充性，升級系統版本時，也能停止某幾個伺服器、只維持特定一個持續運作，使作業不會中斷，資源可以妥善分配、使用。

持續打磨產品拉高與其他競爭廠商區隔

InfuseAI主要商業模式為B2B，將PrimeHub軟體及服務賣給握有資料、具硬體設備、想打造機器學習環境的企業及單位。薛良斌說：「即便相關開源工具越來越多，但企業還是有客製化需求，如何讓動手步驟愈趨簡單、快速，就是InfuseAI想做的事。」同時，針對尚未擁有硬體、卻也想跨足AI領域的潛在客群，團隊計畫未來與硬體廠商合作，藉由軟硬整合拓展客源、滿足更多企業需求，並藉此與純提供SaaS服務的競爭對手做出區隔。

目前，他們主要面向金融、教育產業，台灣人工智慧學校就是他們其中一個客戶。短期內他們會先在台灣爭取更多傳統產業、學術研究及教育機構客戶，等基礎打穩後再進一步前進全球，藉由參與國際大型技術論壇、開發者活動等，積極爭取曝光，打造跨國軟體供應企業。

創業快問快答

Q：長遠來看，公司想成為一家何種類型的公司？
軟體服務公司。下一步目標是增加國際曝光，並且提供平台讓國外用戶便於試用。

Q：創業，教會了你哪些事？簡單分享創業至今以來的心得感想？
除了公司要做什麼之外，也要決定公司不做什麼。

公司資料

公司名稱：工合有限公司/InfuseAI Inc.
成立時間：2018/6/26
服務名稱：PrimeHub
上線時間：2018/6/26
團隊人數：7
官方網站｜Facebook｜MeetHub

本文授權轉載自：創業小聚

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。

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。

「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/

看準企業AI技術痛點，開發者與創業家老兵創立InfuseAI聯手打造新工具

鎖定企業投入領域痛點 提供環境基礎建設服務

降低門檻 輔助企業技術人員快速打造機器學習環境

持續打磨產品 拉高與其他競爭廠商區隔