專精模型製作啟發管理能力
專精模型製作啟發管理能力
2003.11.01 | 科技

西門町萬年大樓是模型同好的尋寶聖地。在這兒狹小連轉身都有困難的模型店裡,是優派國際(ViewSonic)亞太區人力資源副總鄭秀家經常出沒的地方,假日常可看見他擠在一群少年模型玩家當中,悠游於各式各樣的模型世界中……

**三十歲與模型製作結緣

**今年48歲的鄭秀家,30歲才真正進入模型世界。擁有將近二十年的模型製作資歷,稱得上是資深模型玩家,同事朋友都說,他是個模型高手,家中三個櫃子也早已擠不下他的模型作品。
事實上,三十歲之前的鄭秀家,生活中排滿的都是工作,當時做的是研發工程師,專注於開發產品,工作是生活中唯一的重心。在一個爾然的機會裡,他開始接觸模型,突然喚起小時候,自己削木頭、做玩具的樂趣;他更發現,做模型是運動之外,紓解工作壓力,甚至是沉澱思緒的好方法,自此他就和模型結下不解之緣。
雖然,在許多人眼裡,做模型是個耗時又耗神的工作,但對於忙碌的他而言,像是有點「奢侈」的興趣,只有鄭秀家自己知道,這個「奢侈」的興趣帶給他工作上更多的力量,尤其在他30到45歲之間的工作歷程,更是受益良多。這段期間,他過的是空中飛人般的生活,一個月裡有半個月都在國外差旅及飛機上度過,但這段日子卻是他投入大量心力,做模型的黃金時期。

**從模型中悟出做事道理

**
他從其中除了紓解工作壓力,更領悟出做事的道理。他說:「做模型其實跟R&D的邏輯很像,一樣要構思、布局,學習如何將產品從無到有,並且要細心注意到每個細微的環節,否則成品一定會有瑕疵。」
尤其,從第一線研發工程師,晉升為研發部門主管到現在的人力資源主管,鄭秀家必須考慮到團隊裡,每個人不同的能力和需求,並做好人力調度的調整。每每遇到問題,他往往會從模型中找到答案。他發現,工作和做模型的邏輯有許多相通之處,「其實,做模型是具體而微妙的過程,需要整合能力,」他說。這是一個很好的自我訓練,因為,每項工作都需要高度的整合力。
面臨到整合品頸時,他總是保持耐心的找出解決方案。就像他在進行模型的製作時,也會做到一半遇到難解的問題,但是,完成後心中卻充滿喜悅。「曾經為了做艘古代沉船,裡面有段繩梯,竟然就只有一綑繩子,要自己想辦法編成……」鄭秀家說起這段故事,似乎又回到當時皺著眉頭,想要突破困難時的神情。可是,他也說,完成之後,成就感卻是無可言喻。
鄭秀家雖然只是個業餘模型玩家,他卻玩出了工作的哲理;同時,也找出了生命的節奏,讓工作與生活獲得平衡。「我一直相信的哲學,就是專業、熱誠、平衡,」鄭秀家談起他做模型的經過,竟然是依據著人生哲學而來。他相信,一個能平衡的發展興趣和工作的人,做起事來才不會慌亂。
從鄭秀家身上見不到年近半百的歲月痕跡,反而見到中年人少有的笑容和活力,應該就是懂得工作和生活平衡的緣故。

鄭秀家小檔案
年齡:48歲
星座:天枰座
現職:優派國際亞太區資訊技術服務處
人力資源暨行政管理處副總經理
婚姻:已婚
興趣:籃球

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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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