北大光華管理學院
北大光華管理學院
2002.11.15 | 科技

投資鬼才索羅斯(George Soros)和行銷大師科特勒(Philip Kotler)來亞洲時,最期待到那裡演講?答案是北京大學的光華管理學院。這兩位世界頂級學府爭相邀請的貴賓,先後主動和北大聯絡,表達到訪意願。結果,索羅斯成為去年光華管理學院年度論壇專題演講者,今年則是科特勒。
中國近年極力發展商業和貿易,並在去年加入WTO(世界貿易組織),希望與世界接軌,但是本身卻極度欠缺商業和貿易人才,特別是熟悉西方資本主義的金融、財務、行銷、人力資源和組織管理等專才。這塊新興市場吸引了索羅斯和科特勒的注意,也炒熱中國近兩年的MBA(企管碩士)風潮。
「市場需求大,就業機會好,現在愈來愈難考,」北大光華管理學院副教授王亞非指出,今年報考光華管理學院MBA的有3500人,錄取200位,錄取率僅5.7%。今年錄取名額中,有不少外藉面孔,包含13位韓國人、3位新加坡人以及來自日本和馬來西亞等地學生。「他們都是想畢業後直接在中國就業,」王亞非分析。

**破例採取「一校兩制」

**她指出,中國過去是計畫經濟,企業最重要的功能,在於提供就業機會,維持穩定的就業環境;在轉型到市場經濟後,西方企業那一整套制度,包含營收要成長,要有盈利,要服務顧客,要創造股東價值等,「在中國是新概念,需要有人把這些經驗帶進來。」
將近40的王亞非,是在文革結束、中國於1978年重開大學後的前幾批學生,因為表現良好,在1980年代中期中國對外開放時,獲選到美國擔任訪問學者,並在1990年到英國攻讀MBA,再到華爾街投資銀行任職,接著派任香港管理基金,最後回到中國創業,並兼任北大教職。「教MBA需要國際視野,光華聘了很多外面企業經理人來當老師。」
光華管理學院目前有90位老師,3473位學生(含大學部各科系和研究所),為了儘早縮短與國外一流學府差距,這幾年積極到國外延攬留學生回國任教,「金融系主任原本是英國曼徹斯特大學終身職教授,經濟系主任是哈佛博士,人力資源系最近回來好幾位博士,」王亞非隨口就舉出許多例子。
為了吸引人才回國,北大破例採取「一校兩制」,提供商學院教授高額薪水,年薪從4萬、5萬一路調到6萬美元,另加25萬人民幣購屋補助。「這些錢比不上他們在國外拿的,但在北京相當不錯,」王亞非說。
在強化教學陣容上,北大和賓州大學、西北大學及史丹佛等名校合作,邀請對方商學院老師到光華開4天到一個月不等的短期課程,讓學生有機會接觸不同教學方式和內容。光華也向22家大企業(微軟、新力、聯想、康佳和中國海洋運輸等)募款,贊助學生短期出國進修。」

**狀元集中地

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傳統的中國知識份子,重學問而輕商業,士農工商的意識始終存在。在全力拼經濟的同時,士大夫的觀念開始質變。中國每年大學聯考的各省市狀元,有60多位,其中有1/4選擇進光華管理學院金融系,「這裡是狀元集中地,」王亞非驕傲地說。
民國8年5月4日,高舉「外抗強權,內除國賊」標語的北大學生上街遊行,感染全國人心,形成五四運動,是中國從傳統走向新文化運動的濫觴;而當下正在擴散的新商業運動,又是一次轉型關鍵,先鋒旗手的角色,巧合地又落在北大。

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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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