即使是金融界的老兵,有許多現在才發現到,台灣的金融環境,已經和美國唇齒相依,美國的中央銀行——聯邦理事會(Fed)的降息動作,不但讓美國股市急速攀升,全世界的股票市場,都陸續傳回捷報。台灣的股市,也在接下來幾天內重回5000點大關。
利息對股市的影響,以投資人角度來判斷,最容易理解。當投資人發現把錢放在銀行的利息很低,會考慮把投資轉往股票市場,股市可以重拾動力。
另一方面,企業借貸成本降低,投資意願也會增加。因此各國中央銀行,往往利用利息調升調降來調整經濟,雖然若干經濟學家並不贊成這種做法,但是目前看來,還是中央銀行的壓箱寶。最近8次Fed的降息,下一年道瓊工業指數平均上漲24.5%,連台灣的加權指數,都上漲19.5%。
經濟景氣如果拿飛機來比喻:當經濟成長由景氣走向衰退,就如同飛機要下降時,經濟的機師——央行總裁會調降利率,希望經濟以比較平穩的方式降落,也就是「軟著陸」,如果景氣失速下墜,就是所謂的「硬著陸」。
在天際翱翔超過10年的美國經濟,目前各項經濟指標均顯示已步入衰退局面,葛林史班終於如預料之中開始降息緩和落地,不過時機上比想像中來得快。
在Fed突如其來的降息動作之後,包括美林以及知名券商的經濟分析師都認為,在利率下降之後,股市再向下跌的空間已經有限,原因不只是投資人把錢放在銀行的動機降低,更重要的是:美國股市其實已有超跌現象,降息動作讓投資人瘋狂殺出的動作驟然停息,讓股市有重新回到基本面的機會。
美國企業在資金成本下降以及股市逐漸穩定的情況下,無論要舉債或是發行新股來籌措投資所需的資金,都應該比幾個月來容易。
對於以出口和代工為主的台灣經濟而言,美國和其他國際企業持續投資的動作,是Fed帶來的第一個好消息。
第二個好消息是投資人資金外流的速度將會減緩。過去幾個月內,美元利率超過新台幣利率,再加上台灣的經濟發展也不如預期,投資人認為美金的利率和匯率都比台幣吃香,大量的儲蓄轉入美元,讓新台幣匯率雪上加霜。
如今美元的利率和匯率都不再風光,資金外流的現象應該會改善。 但是在台灣經濟中另一個舉足輕重的力量——外資,卻取決於台灣股市。
摩根史坦利的新指數計算方式,明顯有利於台灣市場。 但是由於台灣股市還是以散戶居多,在本土投資人信心和政治經濟局勢尚未明朗前,外資對台灣的信心恐怕也要打折扣。因此,即使Fed降息創造了較有利的局勢,最終還是得靠自己。
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。
有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/
