網路經濟是免費經濟,這句話聽起來再熟悉不過。從1995年8月全球第一家上市網路公司網景(Netscape)在Nasdaq掛牌以來,Internet上的資訊與軟體是免費供使用者瀏覽下載,已成為定理。如果有人違反,使用者大可跑到別的網站,只是one click away。
不收費的原因,主要有兩個。第一,是藉由免費吸引大量人潮,再藉由這些人潮所產生的流量來產生收入,主要是賣廣告。這種模式類似「1元手機」促銷方案,藉由後續通話費賺錢。
第二,是收費比不收費更麻煩,所以乾脆免費。這種情況特別發生在單筆小額的付款上。假設有一個新聞網站,擁有很好的內容,如果它設定閱讀一則新聞2塊錢,你可能願意付這2塊錢,但業者要收到這2塊,可是個大麻煩,因為光是寄發票的成本就不夠。
有業者腦筋動得快,讓消費者付費購買點數,再從他們每次消費金額中扣除點數。但問題是:在A網站購買的點數,到B網站可能不能用,這種點數本身缺乏流通性。
如果有機構願意代收,比方說信用卡公司或電話公司(他們原本每個月就寄帳單到你家),再和個別網站拆帳,則小額付款的困難就可解決。接下來的問題變得單純:消費者願不願意付費?
對以提供資訊為主的網路公司而言,過去幾乎都倚賴網路廣告做為收入來源。但是隨著全球景氣下滑,網路廣告的大餅,恐怕也不如想像誘人。雅虎公布2000年第四季營收後,股價在盤後交易重挫兩成以上,反應投資人不看好它今年的廣告收入,會像過去2年般高成長。雅虎勢必得開發新的收入來源。
幾天後,雅虎宣布要在網站上的拍賣業務,要開始收取手續費。事實上,從2000年開始,雅虎已針對電子郵件使用者,在原有6M免費空間外,提供付費享有更大硬碟空間的方案,依不同容量有不同價格,推出後反應不惡,這可能是促使雅虎推出後續收費服務的原因。
對這些付費的使用者而言,免費不再是唯一考量,他們過去和雅虎互動的經驗,他們儲存在雅虎電子郵件帳號裡的資料,以及他們使用雅虎網站的習慣,讓他們決定一年付出19.95塊美金(約600塊台幣),多用25M的空間。
雅虎的例子,是否會變成普遍的風潮,目前還難論斷,但以它本身指標性的地位,卻為過去半年的Internet寒冬帶來一線曙光。
Internet可以變成收費經濟嗎?當許多國家的電腦銷售量已經超越電視,電子郵件的數量已超過貼郵票的信件,電話線上跑的資料(data)量已經超過語音時,我們很難被說服,這種改變不會在未來創造新的收入。包含無線通訊和光纖等技術,都是在為Internet未來的基礎建設鋪路。
史丹福大學一位觀察網路經濟發展的學者,提出一套「替代/擴張/結構」的變革三部曲理論。他認為,任何新事物要帶來改變,會先從替代原有舊事物開始,再來則進入擴張期,最後也最可怕的,是形成一個新的結構,將舊有結構完全淘汰。
汽車問世之後,取代了馬車,是現代社會的重要議題。這股潮流繼續發展,汽車數量快速擴張,到今天,高速公路、紅綠燈、天橋和地下道等交通基礎建設,都是因應汽車產業而生的,完成結構性變革,馬車工業已經消失。
以同樣的理論,來看今日Internet的發展,會發現它已形成一些替代性效果,接下來正要進入擴張期。如果網路經濟能發展成收費經濟,代表Internet的確成為生活一部份,消費者願意付費取得服務,就像在實體世界一樣。
從雅虎的例子,這一天又近了一些。
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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