設計開始有價值|數位時代 BusinessNext

7月初，找工作的考生揮汗如雨，比起數載前參加聯考還要辛苦。一個社會新鮮人在金融業的面試中屢敗屢戰，無論如何千篇一律強調自己是國立大學高材生，卻始終乏人問津。直到有一次，一個主考官問到：「平常休閒的時候做什麼？」讓他贏得這個工作的卻是一個無心插柳的誠實回答：「我喜歡組合模型飛機和樂高，享受設計創造的感覺。」他現在的工作是金融商品設計。

**差異化，另一種勝出的機會

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一戶因為重新裝潢而高價售出的房子，卻被新屋主把裝潢全部打掉再重新裝修，原因無他：「我們不喜歡原來的設計。」這樣一個理由，他們多付出了數百萬的裝潢費，還有數十萬的設計費。
在抄襲成風的台灣，創意一直只是口號，很少人會為了設計付出代價。然而從最近的變化看起來，設計創造價值的時代真正來臨了。
過去10年，台灣的教育環境和就業市場都發生極大的轉變。首先是大學畢業以上的職場新鮮人，從10年前的5、6萬人，增加到30萬人，將近5倍；但是同時期台灣的經濟成長複合成長率，不過增加了50％。
企管大師麥可波特（Michael Porter）10年前成名的理論之一，不過是把屢見不鮮的現象歸納為：「競爭優勢（Competitive Advantage）是由成本優勢（Cost Leadership）或差異化（Differentiation）產生的。」用白話文翻譯出來，就是：「如果產品和大家都大同小異，成本比較低的容易獲得青睞；如果產品有與眾不同的特色，則是另一種勝出的機會。」

**設計的價值開始湧現

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台灣的就業市場，可以套用這個理論，以往，台灣的就業需求和人才供給大約相當，因此大部份的畢業生可以找到工作，如果想要較高薪的工作，就必須尋求差異化，當時公司徵募人才偏重書面審核，因此差異來自教育背景，國立大學生比私立大學生受歡迎。
但是時至今日，即使是國立大學生也太多。當市場上原有的差異化不再存在時，市場會向低成本靠攏，於是大學生起薪的水準日漸下滑，少數人不願意屈就沒有關係，反正多的是願意的人。市場也同時尋找新的差異化，於是學生紛紛流行學外語，但是等到就業市場上大部份的學生都有70分的外語程度時，外語能力又不再是差異化，於是設計能力就脫穎而出。和其他的差異化不同的是，設計不止要懂，更要融會貫通，還要創造力。因此不是短期間內學得來的。同時設計並不只是創意，還包括落實創意的能力，因此賞味期限又更久。
我們注意到設計的魔力，可能是：諾基亞的手機就是比其他品牌容易使用，Porsche的跑車看起來就是比較酷，華信銀行就是有本事第一個推出MMA帳戶，萬泰銀行搶了先機從日本取經帶回現金卡。其實，在聯發科等IC設計廠商在台灣股票市場領一時風騷開始，設計的價值已經開始湧現，只是如今更從工業界走向服務業，也走向金融業。
設計的時代真正要來臨了，我們準備好了嗎？你我的價值在哪裡？

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。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/