校園人才大戰
校園人才大戰
2007.01.15 |

台灣引以為傲的科技產業,競爭力全球有目共睹,但真的能因此說台灣是創新之島嗎?答案恐怕不是。
因為儘管台灣整體投資在研發的經費,年年創下新高,但微利化的衝擊,卻幾乎無可避免地,席捲每一個科技次產業,研發投入並沒有換來附加價值的提升。根據經濟部的統計,台灣資通訊產業(ICT)的附加價值率,從二○○三年的二二‧六%,快速下滑至二○○五年的一七‧二%。
「台灣長期在R(Research,科學研究)和D(Development,技術發展)之間出現斷層,」資策會MIC主任詹文男觀察。過去,受限於技術與規模有限,台灣科技產業的研發投入,主要在製程上,是在別人已有的技術平台與架構上,做漸進式的創新,重點在節省成本,但隨著台灣廠商逐漸壯大成世界級的規模,開始受到國際競爭對手重視,若缺少在核心領域開創性的研發成果,在各種平台與專利權的競賽上,將越來越處於下風,「深度且多元的R,並與D接軌,競爭力才有延續的可能。」 

**優勢&劣勢
大學重研發與企業重執行

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台灣長期在學術研究與產業發展脫軌的現象,也反映出競爭力不足的結果。根據台灣經濟研究院統計,二○○五年在各國每件發明型專利引用的文獻篇數中,台灣為○‧三四篇,美國、日本、韓國這三個與台灣交流與競爭密切的國家,分別為五‧七篇、一‧二七篇、○‧八篇。
「考量台灣科技產業中小企業為主,資源有限的特性,企業可借重各大學的研究能力來做R,」台大資工系系主任郭大維指出。由於科學研究的重點,在於創意與文獻探討,是平常各大學教授的主要工作內容,企業透過與學校的合作,可以共同找出未來具有商機的研究方向,也由於科學研究不需牽涉到進入技術發展階段的測試、試產等環節,所需經費規模不大,但卻能找出更精準的產品發展方向,也有助於企業深化研發能量。
在R與D需要逐步接軌的趨勢上,這幾年,不少科技廠商的研發單位,就與各大學建立廣泛的合作模式,也使得代表大學與企業往來的研發長,成為傳統大學三長(教務長、學務長、總務長)之外,另一個重要性與日俱增的職務。「台灣各大學,過去普遍缺乏與產業往來的介面,」台大研究發展委員會主任委員陳基旺指出,研發長所扮演的角色,就是替學校找出更多產業資源,有系統的讓學校研究的成果為產業所用,不僅為學校爭取更多經費來源,更有助於將學術發展挹注到產業的競爭力上。

**多元&特殊
產學合作讓學校各具特色

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對台灣各大學來說,藉由與產業合作研發,也是必走之路。過去這十年來,由於教育改革造成大學數目快速膨脹,政府分配到各大學的經費逐年減少,缺額得要靠各大學自籌,以學院數量最多的台大為例,二○○五年的開銷中,來自教育部補助與國科會專案分別為三八億、四八億,剩下約三○億必須透過產業合作而來。
「要與產業往來,絕對是硬碰硬的過程,」交大研發長林一平指出。在同一個領域的不同學校間,若沒有足夠的實力,繳出這個領域最強、最符合產業所需的學術成果,很難獲得廠商的青睞,他以本身過去在貝爾實驗室的經驗為例指出:「研發不長期投入,絕對看不出成果。」因此,在與科技廠商合作研發時,必須提出長遠的研究方向計畫,要吻合廠商未來的發展目標,在不同階段也要逐步繳出成果,如此才能獲得廠商長期且穩定的捐款與合作。
「因為競爭激烈,反而讓產學合作呈現多元發展,每個學校各具特色,」清大研發長林永隆指出。例如,清大長期在理學院耕耘發展,轉而發展出的科技育成中心,協助發展技術門檻更高創業廠商,在五年內拿到四次育成中心優等評比;交大在電機與資訊學院規模龐大,發展出全台最大的智財權中心;中興則長期將農學院列為重點領域,育成中心在農業生化上表現傑出;陽明大學則專精醫學院與生科院,在臨床研究與醫療產業上深具口碑;台科大歷史悠久的營建系,則成為台灣在建築營造領域中,專利最多的學術單位。

**培育&應用
學校培育人才企業應用人才

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透過產學合作研發的方式,不只讓廠商建立研發能量,更是一場研發人才的搶奪。「這幾年,各企業搶學生的情形比過去激烈許多,」台大電機系主任吳瑞北觀察。他分析,自從二○○一年科技產業大回檔之後,台灣科技廠商就被迫要從製造端往更高附加價值的研發端移動,而研發實力的關鍵就在人才,透過產學合作的方式,企業能更早接觸優秀學生,在學期間就從事與企業長遠發展有關的研究,將來一旦投身產業,馬上就能成為企業的研發主力。他同時指出,過去台灣科技廠商所面對的問題,通常是國際大廠已經解決過的問題,相對自主研發的需求性不高,但隨著競爭力大幅提高,不少領域在全球產業中已具備主導地位,漸漸開始碰到過往無人解決過的瓶頸,例如台灣的晶圓代工已經具備主導全球半導體產業發展的地位,當晶片生產進入四五奈米以下的物理現象,就是台灣與全球半導體廠商都第一次面對到的問題。
「學校與企業本來就是互補,學校培育人才,企業應用人才,」吳瑞北更進一步指出。透過向企業的資源爭取,讓學術研究能有更多元、更結合產業的發展,藉此培養更多具備創新能力的人才到產業中,「對學校教授來說,產學合作的動機金錢都不是最重要,了解產業需求才是考量重點,但產學合作也不是評量教授好壞的唯一指標,」吳瑞北強調。透過與產業的往來,可讓有興趣將理論結合產業發展的教授,真的走出學術象牙塔。
「唯有科技研發為產業內涵之後,研究型大學才有出頭,更受到重視的一天,」清大創新育成中心協同主持人蔡哲正指出。唯有當台灣的科技產業,對研發的人才與成果更重視之後,台灣才有創造下一波競爭優勢的機會,而重視研發的產業發展,自然也將創造出學術研究與產業發展相輔相成的良性循環。

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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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