大逆轉~從工業中國到資訊中國
大逆轉~從工業中國到資訊中國
2008.04.01 | 人物

當你看到這篇文章的時候,中國的上網人口已經突破二億三千萬人,超越美國成為全球最大的上網人口國家。這意味著兩件事:首先,中文作為網際網路上有影響力的一種語言,以及以這種語言為基礎,在網路上所發展起來的中文經濟,地位正式確立(準確地說,僅次於英文);其次,中國在網路上所發展出來的新模式,不管是商業或非常商業的,將會形塑全球網路行業的地形地貌,而不像過去是反過來。
這兩件事來得比預期要早兩年,問題是:中國準備好了嗎?量的增加,能否帶動質的提升?答案不是這麼容易給出,但問題的背景卻是非常複雜。

一九八○年代以《第三波》(The Third Wave)一書衝擊全世界的趨勢專家艾文.托弗勒(Alvin Toffler),將人類社會的演進分為農業文明、工業文明和資訊文明這三階段,並以一九五六年美國白領人口超越藍領人口,作為美國率先從工業文明進入資訊文明的時間分水嶺。

中國進入資訊文明了嗎?這倒是一個弔詭。以從業人口數目來看,中國仍是一個農業社會,絕大多數人仍居住在農村地區;以經濟結構來看,中國是工業社會,GDP主要來自工業產值,並被封為「世界工廠」;從網民數目來看,中國也該被稱為資訊社會。這三種有先後發展順序關係的社會型態,卻巧妙地同時存在目前的中國。

即便二億三千萬的上網人口高居世界第一,但占中國整體人口比例不到二成(美國人口上網比例占整體社會將近八成)。我們只能說,中國還處於從農業文明過渡到工業文明的階段,距離進入資訊文明,還有一段不小的路,但可以肯定這條路會越走越快。

舉例來說,美國進入資訊社會的指標,是從事腦力和專業人口的白領,成為社會的主體,但其後發展出來的整塊資訊工業,則是真正奠定它在全球資訊社會的地位。

一九七○年代,英特爾(成立於一九六八年)發明的微處理器和記憶晶片,為資訊工業打下基礎;一九八○年代,IBM(一九八一年推出個人電腦)應用微處理器和記憶晶片,推出了個人電腦,將資訊工業向前推進一大步;一九九○年代,思科(成立於一九八五年)發明的路由器,將眾多電腦串聯在一起形成網路,原本各自工作的電腦,成為可以互相交流、傳遞資訊的工具;到了二十一世的頭一個十年,在電腦串聯成網路交流資訊的基礎上,Google(成立於一九九八年)成為整理並管理這些資訊的中心。

每一個十年,資訊工業就進入一個新階段,龍頭公司從英特爾到IBM到思科到Google,全部來自美國,這是它作為資訊強國的實力證明,而運用這些資訊技術和產品的企業和工作者,也反映美國整體社會在資訊文明的腳步超前。

中國扭轉資訊逆差
中國正在快速追趕當中。在晶片方面,中國目前還未出現像英特爾這樣的公司。但是在其後的個人電腦,則有聯想(成立於一九八四年);在網路設備方面,有華為(成立於一九八八年);在網路搜尋上,有百度(成立於二○○○年)。儘管在這些公司身上,隱約都有同類型美國公司的影子,但他們走向自主發展的努力,比重也越來越高。

再往下,中國和美國在資訊技術上的差距會越來越小,在創新方面的時差會更接近,這個過程也是將中國由工業文明過渡到資訊文明。只是時間還要多久?關鍵在於中國的「網路世代」何時成熟。

以著有《數位經濟》(The Digital Economy)和《維基經濟學》(Wikinomics)的唐.泰普史考特(Don Tapscott)觀點來看,一九七七年以後出生的美國人,被他稱為「網路世代」(net generation),他們從一出生開始,就在電視、電話和各種家電的環境中成長,上小學時就用電腦,上中學時開始上網,他們的思維和對世界的理解,完全以資訊和網路出發,和上一代截然不同。這群人以及其後的人,自一九九七年陸續進入職場工作並成為主力之後,大幅改變了美國社會的生活、工作、娛樂、文化和價值觀。

中國的網路世代,要比美國晚上至少二十年,所以資訊社會的特徵,以及對原有社會的衝擊,將從目前開始,在十年後達到高峰。

一個融合了三種不同文明在同一時間的社會,彼此交錯會產生什麼樣的新概念,或者互相衝撞造成衝突,都將是先前所未有過的實驗。屬於中國所發展出來的資訊社會模式,對全世界目前五十億還未上網的人口和地區而言,將是更貼近而可以參照的座標,這是更值得關注的變化。

中國和美國在資訊技術上的差距會越來越小,
這過程也是中國由工業文明過渡到資訊文明。
只是時間還要多久?
關鍵在於中國的「網路世代」何時成熟。

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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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