搶救貧窮
搶救貧窮
2003.04.01 |

春節前,剛剛為上海某家汽車大廠完成了一支耗資巨大的廣告影片,請來德國的重量級導演,為這部4年來首度改款的新車建立新形象。這家車廠是中美最大的合資企業,成立僅4年,年銷量已突破10萬輛,去年成長了175%,創下了中國成長率最快的紀錄。
在我的印象中,不曾記得這個客戶什麼時候說過「這會超過我們的預算」這句話;只要符合市場行銷需求的,他們永遠要這地球上最好的(如果月球上有,他們也會考慮)。彷彿這個市場只要他們願意,沒有做不到的,因此設定目標後再來提高目標,就成了有點多餘的事,「定預算」只會限制了自己的成長可能性。
而不僅他們公司賺錢,他們自己也過得很好,頭頂交通大學高材生的光環,個個背景家世有來頭,上下班開著台幣50萬的車,住在市中心的高層。雖然大家已經相處久了,但是平時依然可以聞到一股貴氣淩人……
春節後,從台灣回來,隔週搭上往瀋陽的飛機,這是我初次拜訪另一位汽車客戶。

**不愛崗就下崗,不敬業就失業

**
初春的瀋陽挺暖和的,白天有2~3度,路邊一堆堆泥色的雪丘,市景顯得有些蒼涼,讓人不禁想起這裡正是歷代所謂的流放「邊疆」之地。
這間車廠在解放後沒有多久就已興建(算來50年歷史),是典型的「國企」(國營企業),生產各型卡車。進入接待室,只見一張木板凳,一面班駁的小鏡掛在沒有油漆的水泥牆上。我們一行人跟隨著謙虛親切的廠方人員,逛了一下整個廠區。
走進工廠內就聞到一股濃濃刺鼻的油煙味,偌大的車間,仿佛罩在濃霧裡,這片煙霧來自機器上的機油被高溫引起,廠方人員不以為意的繼續帶著我們走一趟生產線。工廠建築相當龐大,相對的,工人卻非常少,還有些三三兩兩地坐在一起抽煙。途經總裝區,幾位年輕的工人,衣服上沾滿油漬,扛著大型點焊機(這裡沒有台灣常見的robot機械手臂),按照規定的焊接鋼板,一片又一片,認真且賣力,火花不斷噴向他們的臉。我問:「他為什麼不帶護目鏡?」
廠長說:「護目鏡不合標準,容易模糊,工人們都寧願如此。」
再經過噴漆車間,裡面一部部空車在上漆,全部使用人工。雖然我們只是經過,仍受不了刺鼻的味道,忍不住快速通過,裡面一張張好奇的蒼白的臉,透過小窗看著我們,我才發現,竟清一色是女性。「他們一個月多少工資?」我問,「800元錢,…但是現在銷量差,只有總產能的1/10,原來6000人的廠,只剩下1000人。每個月只有10天有工,扣除保險等 ,一個月只拿300塊,不過比起來,我們這還算好的。」我隨口說:「那他們其他時間就可以打別的工囉?」一位經理苦笑著:「哪裡有工可打?」抬頭一看,牆上粗大的標語似在警告:「不愛崗就下崗,不敬業就失業」。我心想那被裁掉的5000名工人,就真的是不敬業嗎?他們做錯了什麼?
回上海的路上,我心情有些沉重,激動,一直想起那一張張在火光下認真工作,淳樸的臉。
我握著拳頭向同事說,不論他們能付我們多少錢,「搶救貧窮,一定要成功!」

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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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