開放性的知識經濟時代
開放性的知識經濟時代
2003.11.01 |

戰國時代的商鞅曾說,神農氏之所以可以當王,乃是因為他懂得耕種的知識,「神農教耕而王天下,師其知也」。這句話可以反應出,戰國時代的人就已經認為知識很重要了。這或許是因為從春秋戰國開始,知識才由被貴族「壟斷」的狀態,逐漸普及到平民,例如,在學術上,有從「王官學」轉變到「百家學」,以至於百家爭鳴的現象。

**控制知識的主體轉向個人

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其實,知識對於每個時代都很重要。我們應該注意的是,新「知識經濟」不同於舊「知識經濟」的地方,在於控制知識的主體有所變遷。知識已從被大企業壟斷的狀態,逐漸移轉到比較小的經濟個體;也就是說,與春秋戰國類似,「知識」有「昔時王謝堂前燕,飛入尋常百姓家」的現象。例如,不論在矽谷或台灣,許多創業者都是工程師出身,而且這些創業者也都是舉足輕重的經營者。這些現象顯示,這些工程師所掌握的乃是重要的知識,而且重要到是致勝的關鍵,使其他人變成配角。
以前大企業被強調的優勢之一,是大企業較願意做長期投資,而且有深口袋。所以,在創新與研究發展方面,大企業遠優於中小企業。可是美國近年來的一個重要趨勢卻是,很多大企業在某種程度上,也把創新與研發,改用「外購」的方式,花大把銀子購併具有創新概念或新技術的新企業。這也讓大企業生產知識的這個角色被削弱了。
我們可以用兩個理由來解釋為何許多美國的大企業不再只依賴內部研發,改而積極利用購併新企業取得技術。
首先,企業自己進行研發會面臨「技術外溢」的問題,另一方面就是「道德危險」的問題。
技術外溢指的是企業花費資源進行研發,但卻有人可以不付費便享受到成果。例如,研發人員帶槍投靠其他企業或自行創業。
道德危險是指員工沒有為企業盡心盡力的做事。企業的各個部門都會有道德危險的問題,但研發部門卻是最嚴重的。這是因為研發所要生產的是一種未知的東西,有很高的不確定性;所以,研發不是努力做就會有成果的。因此,如果沒有成果,研發人員比較容易找到搪塞的說詞。

**強調人力資本的21世紀

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其實,從歷史的發展與演進,我們可以發現,現在我們乃處在與十八世紀時的「工匠的年代」頗為類似,強調的都是以「人力資本」(human captial)為主的年代。為什麼這麼說?
觀看工業革命之前(即十八世紀末之前)的年代,那時,重要的技術乃是控制在工匠手中。
工業革命之後,就出現了去技術化(deskilling)的現象,資本家設法把技術包含在機器設備中,使沒有特別技術的一般工人也可以生產相關的產品,使工廠可以不需要工匠。
到了1873年至1890年代中期,世界出現嚴重的不景氣;為了應付這個不景氣,產生了許多大企業(例如飛利浦成立於1891年),這使得個人在掌握知識方面的重要性進一步降低。後來又出現所謂的「福特主義」,1918年後,福特(Henry Ford)成了合理使用機械和勞力以使生產儘量擴大的代名詞。「福特主義」擅其名的時期可以說是大企業壟斷知識的時期。然而,1980年代開始出現「後福特時代」這個詞,這又標示著大企業壟斷知識的時代的結束。
我們更精確的為現在定位的話,應該強調「正、反、合」的辯證史觀其實可以比較中肯。在工匠的年代,人力資本一枝獨秀;福特主義時代則反其道而行,把人力資本貶到最低。現代則是「合」的階段,融合了工匠的年代與福特主義的年代。

**創新體系是知識經濟核心

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這也是一個「創新體系」位居知識經濟的核心的年代,所以,我們應該進一步由創新體系的特色來為現代定位。當我們步入後福特主義時,創新體系的主要轉變在於由「封閉性」走向「開放性」。例如,大企業無法再壟斷知識,而使知識到處流竄(伴隨著高員工流動率),這是一種開放性的表現。
一個我們應該接著探討的重要問題是,我國的特質是否能適合未來世界的要求呢?眾所周知,台灣很早就是以中小企業為主的體系;換言之,我們的體系有「一盤散沙」的現象,這其實正表示我國是一個有高度開放性的體系的緣故。我們的政策事實上又進一步加強我國創新體系的開放特性;例如,南韓通常補貼其大企業進行研發,我國則是採用不同的方法,用成立工研院等獨立性研究機構的方式間接補貼業界的研發。所以,我們的產業組織早就符合後福特時代的要求,在未來應該更能如魚得水。

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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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