中國將掌控IC供應鏈？拜登呼籲美國投資不能再等！白宮半導體峰會揭2兆美元計畫細節|數位時代 BusinessNext

中國將掌控IC供應鏈？拜登呼籲美國投資不能再等！白宮半導體峰會揭2兆美元計畫細節

白宮12日召開半導體執行長峰會，台積電等19家公司高層受邀。美國總統拜登在峰會上表示，中國計劃主導半導體供應鏈，美國應強化國內半導體產業，投資不能等。

建立國內供應鏈，為21世紀鋪路

針對他近期提出規模至少達2兆美元的「美國就業計畫」（American Jobs Plan），拜登表示，該計畫是重振美國製造業、保護國內供應鏈工作的一部分，將恢復過去以健康方式進行研發投資，但不僅於此。

拜登指出：「（計畫重點）是要投資基礎建設，但不是20世紀的基礎建設，而是21世紀。」因此不只是道路橋樑而已，也要投資供水系統、高速鐵路建設、電動車充電站，且要建立國內供應鏈，讓美國滿足迫切需求，不再需要受制於他國。

根據白宮3月31日公布的「美國就業計畫」，拜登認為美國須強化關鍵產品製造供應鏈，除了必須在國內製造能應對當今挑戰的科技與產品，也應抓住未來商機。

拜登呼籲國會，根據隨2021財政年度國防授權法案（NDAA FY21）包裹通過、獲跨黨派支持的「晶片美國製造法」（CHIPS for America Act），對半導體製造與研發挹注500億美元資金，並另外投資500億美元，在商務部底下成立新辦公室，監控國內產業生產能力與資金投資，以支持關鍵產品製造。

白宮發言人莎琪（Jen Psaki）今天在峰會前向媒體表示，拜登決定在峰會露面的原因之一，是希望直接從企業端了解晶片短缺造成的衝擊，以及做什麼能最有效協助他們渡過目前難關。

但莎琪指出，今天會議只是討論短期與長期解決方案的一環，她不預期會中作成任何決定，或有相關事項宣布。

本文授權轉載自：中央社

責任編輯：郭昱彣、蕭閔云

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。

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從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

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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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