我們的對手,不是中時電子報
我們的對手,不是中時電子報
1999.08.01 | 人物

用一句簡單的話來說,我們要做網際網路中的報紙,而不做報紙的網際網路版。我們定位為網際網路的媒體,有什麼樣的需求,我們就要去做,做不到或不能改的,我們也願意策略聯盟或合資。這是在聯合報系50年來沒有發生過的事情。聯合報系過去都是要不是我做,要不我不做;如果不是100%的擁有,我就不玩了。但是未來這個策略是非改變不可,因為網際網路這個事業大到你吃不掉,甚至你可能連最大股東都不是。要達到這個境界,是長期目標,短期來說,是不容易做到的事。
所以我們第一步要做的事情,是請記者在最早的時間,把稿子發回來,傳統的記者都是「採訪、吃飯、晃到報社、打稿」。我希望記者如果一個採訪在上午,就先發稿回來,e-mail回來就好了。鼓勵記者隨時發稿,也不過是去年年底發生的事情。聯合晚報做得最徹底,他們一個禮拜才回辦公室開一次會,我們也鼓勵記者不要回來,因為我沒有時間讓你回來打稿。
晚報下午一點準時開印,所以比較有這個概念。但日報改變牽涉的人數非常的多,他們不習慣,如何順遂的轉型,以聯合報系的經驗和文化來看,不能操之過急,要一步步來作。

**起步晚,但很樂觀

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網際網路對報社造成的改變、對現有作業流程的變動,比要學的新技術多得多,也難得多。
未來的變動,是整個流程的改造,可能需要的決心比較強,要求也比較嚴,報社會提供所有同仁必要的教育訓練。你可以說聯合報對同仁厚道,但不能說我們沒有決心。聯合報辦得每個事業都很有決心,虧了也咬緊牙根撐下去。
中時電子報的出現,的確給我們一些刺激。但這刺激沒有很大,因為在高階管理者的感受上,中時電子報的出現,不管是廣告效果、發行量、營收、盈餘、言論立場的影響力來講,說老實話,都沒有太多影響。
我比較年輕,所以我會比較急。我們的確比它晚,但我很樂觀,我們先不要比別的,兩個報系的資源和內容,報比報每個專業裡,沒有輸過。我不覺得是追不過去的,也不覺得是很難很難追過。甚至於我們一開始就和我們同仁說,我們未來的對手,不是中時電子報,但中時電子報是我們第一個目標,如果連和我們同質性最高的中時電子報都不能贏,那就不要說別的了。
國外的大財團才是我們要擔心的目標。語文障礙,對全球品牌的公司來說,不難跨越。像微軟、梅鐸,這些國際型的大portal,更具威脅性。他用錢挖人、買別的報紙。我不會說我們不堪一擊,但是如果這樣的競爭來臨,那會很痛苦。Internet是不容易分出國界的事。所以長遠的未來,更大的競爭對手是他們。

**不拋棄原有的價值

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傳統媒體轉型確實很痛苦,但我想通一個很簡單的邏輯:你不做,但別人做,他也會傷害你,所以,你要自己去做!像我們的世界日報今年一月開始有自己的網站。做之前就有人提出,這可能會影響發行量。但實際上報份不僅沒掉,我們還在加報。網站推出到目前為止,每個地方都成長。
如果有影響,也寧願是我們自己影響自己,到了一定的時刻,也許傳統媒體的比例和網際網路的比例會倒轉。就像統一食品開7-11,剛開始統一大,7-11小;結果今天反而是7-11一言九鼎,成為統一的精神堡壘。這並沒有拋棄原有的價值與責任,只是轉型。
我們的網站一開始就定了兩個目標,一個是個人化,第二是如何讓使用者用最快的方式取得資訊。例如我們可能會採用一種技術,讓使用者跳過一層一層的畫面,直接進入它想要的頁面。這個方式有缺點,因為它會跳過某些頁面的廣告,對廣告主的訴求不利。但我根本不相信banner廣告會是主流,我不相信以後要拿著你的pageview、用eyeball作廣告。以後一定是target marketing的時代,廣告是沒有用的。在美國,人家花很多錢刊廣告,但是如果你讓讀者覺得download很慢,他可以花39.99美金買一個軟體就把廣告通殺了。所以我不在乎哪個download page的廣告,我要讓消費者感受到,我很積極的想讓你覺得方便。

**網站的內容,網友喜歡看

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在內容方面,除了報系原有的資源之外,我們也配置幾個原生記者,加強網友喜歡看的東西,做適合網友看的專題報導。其次是加強互動性。比如說增加聊天室。這會是一個風險,因為聯合報內容都是層層把關過的,絕不會有惡意傷人的稿子。但是在Internet上就沒法管了。
但回頭想想,Internet不天生就如此嗎?成不成功我不知道,但我認為這是網際網路上的習慣,一定要試一陣子看看。
我們希望運用報系的資源去打這場仗。可是又要擺脫聯合報過於沈穩的形象。但是要讓讀者了解,網站的品質等同於聯合報。聯合報是一個負責任的報紙,網站也是這樣原則的網站。

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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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