時代引擎的換檔,你跟上了嗎?
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2003.01.15 | 人物

每個時代的社會中都有所謂的「顯學」,你也可看成是科學哲學家孔恩(Thomas Kuhn)說的「典範」(paradigm)。一旦顯學當道,那這社會中的所有目光都會聚焦在它身上,所有的理論、冠冕、標準都會為它「量身打造」,例如過去十年來的台積電董事長張忠謀先生,就是鮮明代表;他代表的是一種「科技突破引導商業模式創意」的時代顯學,由Intel的創辦人摩爾(Gordon Moore)發端、魄力CEO葛洛夫(Andrew Grove)發揚光大,而由銀髮張忠謀接下最後一棒。
說他最後一棒,是因為我們看到典範即將移轉,半導體深次微米(或稱奈米)的蝕刻技術不再18個月就可躍進一次;而即使能,這世界怕也不再那麼需要它;而即使還是需要,它能在商業、股市、產業供應鏈上引發的強大主導力,也勢必不若以往——譬如發明747的波音,在它第一架原型機升空的那一剎那,它的影響力就也永遠只能留在地面。

**新時代的顯學

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不是說張忠謀先生不好,而是:他就只能和過去的王永慶先生一樣,成為下一個舞台的背景。
是的,下一個舞台將會有好長一段時間,不會再有「Intel Style」或「TSMC Style」的扣人心弦故事出現,除非台積電出現戲劇性的自我革命,像IBM當年一樣;而在「不連續性創新」的現代商業史上,這是多麼難的一件事。
而我們有理由預見,這個新時代的顯學是「平凡中的創新」。那是因為新技術已經普及到我們四周,成功的關鍵一擊不再是「科技突破」那種火花四射的「創意」(creativity),而是把夜空中黯淡墜落的火花拿來細心琢磨、砥礪各種潛能的「創新」(innovation)。台灣的聯強國際,就是這樣的一家公司,一個「洞悉科技和機會潛能」的新典範代表者。沒有超級巨星、不必參加經發會、去大陸也不會惹來陸委會關心;它外表平凡得不得了,但它可是真能成長、真能賺錢。
在這期的《數位時代雙週》封面故事中,資深召集人盧諭緯為讀者帶來她跑上跑下整個聯強體系的採訪成果,和其他媒體曾報導過的聯強故事不同的是:我們嘗試由一個「解謎典範構造」的做法來觀察,因而這組報導不只是一組「故事」,而是一系列的「聯強學」。
去年12月,我們在摩根士丹利的網站上看到一份他們最新的「科技公司新地景」(Technology Company Landscape )的研究報告,驀然發現,許多.com網路公司的股價居然悄悄地漲了好幾倍,相較Nasdaq整體市場指數全年下跌29%,這樣的表現其實是優越得不得了。這個好奇,促成了這期的特別報導——「.com的第二個日出?」
研究結束的截稿時分,我們也才驀然發現,許多.com公司的業績走揚,其實是「聯強化」了;而聯強近年來的爆發力,卻又是它更「.com化」了,而它們共有的特色都是:平凡得不再能吸引起你的注意。
希望看了這期雜誌,你會成為第一個用典範搜獵眼神,看平凡世界的人。

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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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