退場的藝術|數位時代 BusinessNext

比起阿諾史瓦辛格的不朽名言「我將東山再起」（I’ll be back），更能引起企業家共鳴的，恐怕是「我選擇退出」（I’ll quit）這句難以輕易出口的話。
在資本主義體制下，「進入」就是開始投資，「退出」就是把投資脫手。「進入」的方法大同小異，不是用現金等資產來投資，就是用個人的專業來投資，例如高科技產業流行的「技術股」。
「退出」的方法則不一而足，可以選擇上市，在上市前後，賣出股票來實現收益；可以把企業整個賣斷，也就是企業購併；還可以選擇歇業、清算價值或宣布破產、償還負債等，這些都可統稱為「退出機制」。

**進退有制度促進市場活絡

**現實生活中的許多構面，都包括「進入」和「退出」。例如生與死，就是進入生命與退出生命；結婚與離婚，就是進入婚姻與退出婚姻。然而最難為的，就是進入之後，無法自由選擇退出。
過去的婚姻制度就是如此，但是演變至今，婚姻的退出機制已經大致存在。然而生命畢竟還是難為，新的生命誕生後，就難以退出，因此生命一直是生活中最大的無奈。
對於商業環境而言，缺乏「退出機制」，也是莫大的無奈。過去台灣的股票市場，上市極為困難，因此，缺乏最基本的退出機制，企業創辦人，必須一生死守蓽路藍褸創辦的企業，這正是台灣家族中小企業比率偏高的推手。
隨著台灣上市櫃條件放寬，企業有了更多的選擇，可以藉由上市，將原來的投資套現。從宏觀的角度來看，就是經濟學家所謂資本市場的改善；從微觀的角度來說，就是為企業家們建立更完善的「退出機制」，因為有退出的可能，也才有更多的人選擇進入「投資」，從而促進資本市場的蓬勃。
過去5年來，台灣颳起的企業購併旋風，提供了健全的退出機制。企業選擇上市，畢竟還是得分批出售；但是隨著企業購併在台灣逐漸成熟，股權可以一次轉售，為企業所有權的轉移，增添無限可能。

**無完備機制拖跨整個企業

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然而，與先進國家相比，台灣的退出機制還是不夠完備，例如破產制度。經營不善的企業，在破產之後，可以選擇清算或是重整，但是在台灣，清算的過程曠日費時，重整成功的案例迄今依然寥寥無幾。更重要的是，許多購併活動的阻力仍大，對於營運還算上軌道的企業，直接歇業清算的可能性又不大，退出機制還有許多缺憾。
因此，台灣的某些產業，群集過多競爭者，卻缺乏退出機制，以至於拖垮整個產業。最明顯的就是銀行業，劣幣與良幣混處一爐，大家都遭殃，金融重建基金（RTC, Resolution Trust Company）的引進，就是為了強化退出機制。
如果有一天，台灣的企業主，可以任性的說「我想退出」，然後把該給債權人的給債權人，該給員工和小股東的也不拖欠，然後一身瀟灑的退出，台灣的退出機制，才真正成熟，資本市場才真正完備。

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。

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