張瑞川,幫Acer搶明日訂單的人
張瑞川,幫Acer搶明日訂單的人
2003.12.15 |

龍潭渴望園區的風,一如3年前般風吹得緊,但對張瑞川來說,心情卻大不相同。「以前是為了施先生要開發華文作業系統的使命而進宏碁,這一次則是為了讓品牌之路走得更穩健而來。」
與施振榮同為交大校友的張瑞川,人生路的抉擇原本大不相同,一個選擇走向產業,一個選擇走向學術,但人生有趣地方就是,往往會在意想不到的地方,產生了交集。

開發作業系統
與施振榮第一次結緣

在校園教書近20年的張瑞川,在指導學生的過程中,常常會覺得,雖有專業的學術背景,卻少了點踏實感,藉著交大的地利之便,張瑞川時常與資訊界進行交流。1999年,施振榮提出電腦家電化的「XC」概念,過程中發現,沒有華文的作業系統,很難讓事情成功,透過介紹,找到了對作業系統頗有研究的張瑞川,希望能夠在Linux的架構下,開發適合「XC」的作業系統。
類似當年躲在地下室,改寫現有作業系統軟體的Linux發明者芬蘭學生托瓦茲(LinusTrovalds)一樣,張瑞川帶著20幾個年齡只有27、28的年輕工程師,在龍潭的兩層樓別墅,張瑞川開始他的創業歷程,也結下與宏碁的緣份。
「別以為住別墅很高級,那時園區是一片荒涼,水電不便、蚊蟲一堆,很多地方都還在進行工程,我們食衣住行都跟工人們一起過,」張瑞川談起那段日子,直說真是太辛苦了。
雖然有遠大的願景,在缺乏天時、地利與人和的情況下,開發作業計劃終究雷聲大雨點小,「雖然結果不如人意,但的確是個寶貴的經驗,」回到校園的張瑞川,並沒有因為這次的失敗,打消他進入產業的念頭,「要看看外面的世界是怎麼回事,才知道要教學生什麼。」

成立價值創新中心
與施振榮再度合作

2002年6月,施振榮再度敲門,「宏碁既然要專心做品牌,產品就需要差異化,沒有研發能力是不行的!」張瑞川回憶當時施振榮對他說的話。「我只問了施先生一句,『要怎麼開始?』」張瑞川不諱言,當時的宏碁還陷於分家之後的低潮,許多人並不看好宏碁,「我還跟朋友開玩笑說,宏碁跟緯創雖然分家了,可是還在同一個地方辦公,就好像離婚的夫妻還住在一起,有點怪怪的。」
玩笑歸玩笑,張瑞川還是答應了施振榮的邀請,「施先生太誠懇了,我很難對他說no,」在這之後,住家地點與張瑞川只有一巷之隔的施振榮,一有想法,就會打電話給張瑞川,「看是我過去,還是你過來,我們討論討論。」
從投入資源、中心的目標、研究方向、規模大小、績效評估方式,張瑞川與包括施振榮在內的幾位主管密集討論了快四個月,在去年10月價值創新中心正式成立,「可能是因為過去有過失敗的創業經驗,所以事情該怎麼做、會有什麼結果,心裡都有個譜。」
在張瑞川的規劃中,這個中心將以應用整合的開發為主,例如語音控制軟體,「施先生就問過,我們是不是可以開發出用遙控器,而不是滑鼠來下象棋的產品?」另外也鎖定3~5年內市場可望有10億美元規模的產品,以配合品牌業務的拓展,新近展出的數位家電產品,如網路收音機、「E-Box」視訊轉換器等,就是價值中心與宏碁產品部門明年度寄望頗深的新產品線。

目標3年內
10億美元產品規模

對於目標方向沒有太多的疑問,找到好的人材卻是張瑞川的大難題。「我很像是沿門托砵的苦行僧,」張瑞川有很深的感慨,「常常很多求職者問我們在哪?一聽到是龍潭,就說『謝謝,再聯絡』,」他自我揶揄的笑說,「我是宏碁最大的head hunter(獵人頭)單位,比人事部還大。」
有現實的困難,也也現實的考量,張瑞川說,中心才剛成立,很多事都還在調整,人多腳步反而容易凌亂,因此這個價值創新中心不求大,但求小而美,目前整個中心共有52人,在學歷的比例上,各有20%的博士、70%的碩士及10%的學士。「雖然施先生有給我一個5年內達到500人規模的目標,但我還是希望一步步來。」
進入宏碁後,張瑞川了解更多,但他卻不打算用更多包容來對待宏碁,對於產品研發,張瑞川表示「我們要在第一時間把事做好,而不是事後補救,這樣消費者才會對宏碁的品牌有信心。」
家住台北,工作在龍潭,另外一周仍有兩天在交大教書的張瑞川,奔馳在台北、龍潭、與新竹三地之間,日子雖然忙碌,但隨著中心經營漸上軌道,前方的路對他來說,卻是異常的清楚,不再充滿不確定的迷霧。

張瑞川小檔案
年齡: 45歲 (1958年生)
現職: 宏碁價值創新中心 總監
學歷:交通大學資訊科學博士
主要經歷:交大資訊科學系教授
在新宏碁的角色:研發具潛力、易用的產品,增加宏碁品牌的差異性

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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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