百年樹人活科學
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2007.05.15 | 人物

科學歷史學家漢娜葛(Hannah Gay)為英國倫敦頂尖教育研究機構帝國理工醫學院(Imperial College of Science, Technology and Medicine)一個世紀來的發展軌跡寫了一本書《倫敦帝國學院的歷史1907-2007》,以20世紀英國的政治、經濟、社會、文化及生活背景,闡述帝國學院組織治理及學術活動演進。
漢娜是該校科技、醫學、歷史研究員,也是賽門菲莎大學歷史系教授,她的研究興趣是維多利亞時代倫敦的科學、19世紀及20世紀初的化學、以及20世紀初的倫敦科學。值得書寫的學府很多,但像這樣一本有100年縱深的故事,是如何被整理出來的,這個過程可能很多類似的機構會有興趣了解。

漢娜以其個人網站為平台,邀請大家提供關於帝國學院的文字撰述、回憶錄、以及歷史圖片等資料。她也進行必要的個別訪談,針對擁有關於此學院回憶者或近期退休者,以錄音記錄存檔。作者已於2006年4月完成本書編撰,在2007年印刷與發行。

全書分成以下幾個章節,按時間順序展開,從1907年組合成帝國理工學院的皇家礦冶學校、皇家科學學院、城市與技師同業公會學院開始,鋪陳其在維多利亞時代學院的根源,闡述為何這三個學院要組成帝國學院。接著描述前40年的治理與成長點、和倫敦大學的關係,還有這三個創始學院,其自身內部的承續問題等。

第二部份是談兩次大戰與學校的關係,以英國科學在帝國學院為名的章節中探討,即帝院的科研發展如何名符其實,不丟其帝國名號的臉。後半段開始談學院戰後的擴張,也包括其治理與創新系所的接續成長,以及帝院對當時企業與社會生活的影響,接著則是1968~1985年現代學院的形塑。

根據2006年「時報高等教育」的排名,帝國學院整體表現十分優秀,在歐洲僅次於牛津與劍橋,排名第三,全球排名第九。帝國學院100年來歷經12位校長,有14萬位校友,其中9萬4千位仍有聯絡。

在21世紀的頭10年,帝國學院發起「百年大計:投資未來」(Century Campaign: Funding the Future),希望在10年內募得2億7百萬英鎊(約新台幣137億元),主要用在學生獎助、校園更新、以及學術研究。該校深信不管在數學、醫學、自然科學或工程,下一個重大的進展極有可能來自於帝國學院,從盤尼西林、雷射攝影術、氦氣的發現、磁浮列車到機械人手術等創新,歷年來已經有14位諾貝爾獎得主。

就像美國《商業週刊》(BusinessWeek)封面報導「Why Taiwan Matters」,帝國學院的「校友通訊」就叫「Imperial Matters」,matters在此有多重意義,當名詞是向校友們報告學校發生的種種情事,當動詞則是「帝國攸關重要」或「帝國和你有關係」,展現出其創意與氣魄。

政治大學今年適逢創校80周年,有很多慶祝活動不斷地展開,在歡欣慶祝的同時,是否也能反思台灣的頂尖大學要如何分享其台灣經驗?對世界有什麼貢獻?以創造屬於台灣學界的百年故事。 

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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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