因為它,全球將每年減薪1%
因為它,全球將每年減薪1%
2002.07.15 |

還記得那個美好年代嗎?每年七月,政府調整公教人員的薪水,加薪幅度或者3%或者5%,甚至可以是7%或10%;到了年底,民營企業就得或多或少比照加薪。這個時候,菜場小販、飲食路攤也會趁機向上修正價格,一年過去,大家都比原來富裕一些,物價也都悄悄昂貴一些。
因此,前輩會對你說:「好好幹,安分地幹,以後總會出頭的。」這句話裡藏著一點世俗智慧。排資陞遷,論輩加薪,時間就是積累,年紀就是成就,長期以來彷彿是一個共識,一種社會內在隱含的承諾,因而也長時間成為一種社會大眾感到安定和確定的力量。
但如果有一天你發現,薪資上漲不再是鐵律,資歷與陞遷也可能逆向而行,你的感受會是如何呢?
現在我們就正面臨著一種「減薪年代」的到來。在104人力銀行所做的企業調查中,發現從2001年到2002年間,21類職務當中竟然有14類平均薪資水準是下跌的。這和台灣去年交出負的經濟成長率一樣,台灣老百姓已經很久很久沒看到也沒有想過這樣的場面了。
「普遍減薪」的現象為什麼會發生在台灣?
近兩年的不景氣與未來的不確定,當然是主要的原因。經濟不景氣,使艱辛度小月的大小企業都不得不開始「雷斯脫拉」(lesutola)──「雷斯脫拉」是日本人獨特發音所說的restructuring,「組織改造」的意思,但在日本人委婉的表達體系中,卻已經只剩「裁員」一義;──或者至少要更小心的控制固定成本,涷結加薪,甚至是減薪。而大部分的時候,很多企業是上述三者都混合進行的。

**讓成本重新回到美好境地

**經濟前景的不確定(這又是數位時代很重要的一個經濟特徵,經營典範的變動與位移都太快了),即使獲利不壞的企業組織也得要未雨綢繆,他們儘量設計優厚的獎金、認股權、或股票分紅(一種變動成本)來激勵員工,而不太希望背負沈重的固定開銷,這也是薪資上漲為難的基本原因。
我猜想還有另外一個「大原因」,它不但迫使台灣受薪階級加薪碰上困難,它的存在也將使全世界一般勞動者的工資都難以上漲,而且它攔阻薪水上漲的時間可能會相當長。這個「原因」的規模極其龐大,它就是「中國大陸」。
龐大的大陸勞動力在改革開放的中國下,釋出到全球化的勞動市場,本來秩序已定(我指的是誰貴誰便宜)的世界薪資結構,突然受到重大衝擊。已經分工井然的全球產業發現還可以再重組一次:「你只要把工廠搬到中國大陸去,你的成本就重新回到一個美好的境地。」一開始,遷往中國的工廠是初階(技術含量低)的製造生產,以及各種用到基本原料的生產(譬如食品加工)。然後訂單移民的就是中級的製造業(想想家電巨人「海爾」的例子),再然後就是連台積電、聯電都不得不嚴重思考的高科技。

**全球化,讓薪水向下看齊

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中國大陸提供的勞動力太大了,一波之後還有一波,國企下崗的工人動輒千萬計,始終有新的「下段工資」勞動者可資補充;美國經濟學家估計說,中國大陸的不斷開放,將迫使全世界的平均工資每年降低1%。而這個只有大陸工資上漲,其他都跌的現象,恐怕要持續個好幾年。
資訊與通訊科技也共同成為幫凶,不僅是製造業勞動力面臨失業減薪的壓力,服務業也未必能免。台灣的神通電腦把接單的服務部門和會計記帳部門都遷往人力較便宜的大陸,台灣總部則透過網路來管理;香港的和記黃埔預備把歐洲電信的客服部門設在印度,接聽歐洲用戶打來的詢問或抱怨電話。全球化的時代來了,但當世界其他地方比我們窮、比我們便宜的時候,「減薪年代」也就跟著來了。

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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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