奔騰在股票市場的老手,都不會忘記一件事──景氣循環。世界沒有一直繁榮的經濟,也沒有一直崩潰的景氣。高手中的高手,就在眾人「看不見一片烏雲」時賣出,出國環遊世界後,在眾人「看不見任何一隻燕子」時買進。
我們不是股市中人,但,學習「烏雲和燕子」的經濟循環觀察術,有助增進我們的工作、投資績效以及知識眼界。整個5月,台灣股市一片鴉鴉烏,唯獨台積電、聯電兩家公司屹立不搖,翻開買賣紀錄,赫然發現以歐美退休基金為主力的外資,投下500億台幣,幾近無限量收納這兩家公司的市場賣單。
這些長線投資的專業機構,心中打什麼算盤?
在這期的〈張忠謀的第二場豪賭〉中(p.56),5月來台的全球最大半導體設備供應商應用材料(Applied Material)CEO摩根(James Morgan)接受《數位時代》專訪時,解開了一半謎團:「12吋晶圓廠帶動的半導體『典範轉移』正要開始!」摩根指出:「而台灣的兩家,無疑將是超級贏家」。
除了晶圓代工,台灣.com公司的陣營,我們也看到了幾隻意味深長的燕子,飛過冷冽批評者的譏諷高牆。〈破解Internet獲利密碼〉的封面故事(p.78),詳細報導了他們賺錢的轉折故事與策略。
連線遊戲公司遊戲橘子,一天開門的收入就是500萬元新台幣,它的單一產品(〈天堂〉遊戲卡)一個月在7-ELEVEN的結帳金額超過7000萬元,超過PC home集團9本雜誌的總合,今年預估的EPS(每股盈餘)是5元;跨入電子商務不久的PC home Online,去年的營收是1.5億,今年是6億,明年預估到12億,將正式超過整個PC home實體雜誌的總收入;人力資源入門網站104,去年EPS就做到200元,今年總經理楊基寬更擴大投資,因為他已經完全抓得住營收成長的曲線。
分析他們走出.com困局的本領與方法,創業者的虛心、努力、快速嘗試,以及建立不輸實體企業的管理,都依稀透露.com再起的徵候。
景氣低股,誰在作投資,你應該特別注意。
今年科技圈最大的八卦消息,就是鴻海精密董事長郭台銘出價1億新台幣年薪,挖角華榮國際總經理賈心樂出任鴻海光通訊事業掌舵人。郭台銘為何要做這麼大投資?光通訊產業值多少錢?賈心樂如何創造自己的價值,而他又為何拒絕了邀約?(p.180)
在這一期中,我們的美國《商業週刊》專欄,以10頁的篇幅報導了〈Yahoo!崩落內幕〉(p.198),《商業週刊》記者以調查採訪的方式,記錄楊致遠和創業團隊們如何做出錯誤判斷,如何年少意氣的爭鬥,終讓競爭者AOL大幅超前,以及新上任執行長泰瑞‧西摩(Terry Semel)出線、策動絕地反攻的內幕,是一年來「.com反省」的最詳實告白。
6月了,全台灣已提前進入盛夏。雖然科技與Internet產業的各項數據,都還結著寒氣沖天的冰塊,但股市老手們已紛紛環遊世界歸來,你的心也該溫暖一些!
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。
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。
「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。
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